Accuracy 第12页

实用机器学习笔记第四章-模型评估与验证

11408考研休息室·2022-12-14 15:32

KDD_CUP99数据集处理和测试（已处理数据可下载）

已处理数据集下载：KDD_CUP99.zip-蓝奏云数据处理和性能测试代码下载：intrusion-detection-system-accuracy-99-9.zip-蓝奏云必看说明：raw文件夹是源文件

圣诞节不感冒·2022-12-14 08:04

Pytorch中CrossEntropyLoss计算的是样本损失均值

那么，accuracy的计算也就是在整个t

Andrew_SJ·2022-12-14 07:10

分类模型评估指标

准确率(Accuracy)：准确率是指模型正确地预测样本的比例：Accuracy=TP+TNTP+FN+FP+TN

CSDN_Arice·2022-12-14 00:17

Python中metrics的用法

1.用法概览1.1分类函数功能metrics.accuracy_score准确率metrics.balanced_accuracy_score在类别不均衡的数据集中，计算加权准确率metrics.top_k_accuracy_score

周永吉·2022-12-13 13:55

TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate问题的解决

keras=2.2.4写法model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=Adam(lr=lr_schedule(0)),metrics=['accuracy

Anefuer_kpl·2022-12-13 08:54

人脸表情识别项目实战

FER_train：**CK+、JAFFE、RAF_DB、FER2013、FER+**对应的原始数据、预处理代码、处理后的数据五个数据集对应的训练和测试代码checkpoints，训好的模型loss、accuracy

qq_1489607492·2022-12-13 08:42

文本分类流程及可能遇到的问题

在工作或学习中，接到一个分类任务，可能我们就直接套用已有的模型、方法开始尝试，如果效果还不错，那么这个问题就跳过开始下一个问题了；但一般效果可能不太理想：各种指标（auc、f1、accuracy）达不到目标值

wwlsm_zql·2022-12-12 22:13

Pytorch教程入门系列11----模型评估

文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率（Accuracy）`**`2.ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）`**`3.混淆矩阵（confusion_matrix

CV_Today·2022-12-12 16:26

模型评估指标（分类模型、回归模型）

一、分类指标1.精确率（precision）：（预测为正的里面预测对的概率）2.召回率（recall）：（真实为正的里面预测对的概率）3.F1值：（对精确率和召回率赋不同权重进行加权调和）4.准确率（accuracy

wyh_wen·2022-12-12 11:21

【机器学习】关于分类和回归模型，几种常见的模型好坏评价标准

目录1.分类模型评估1.1准确率(accuracy)1.2精确率和召回率和F1值1.3ROC曲线1.4多分类问题2.回归模型评估2.1平均绝对误差2.2均方误差MSE2.3R2分数首先：文中有废话，有缺失是必然的

elif:·2022-12-11 18:23

机器学习如何评估模型结果的好坏

分类问题的评估指标详解准确率—Accuracy精确率（查准率）-Precision召回率（查全率）-RecallF1-measureROC曲线、AUC曲线一

大脑袋2333·2022-12-11 18:49

机器学习学习中评价模型好坏的标准

准确率（Accuracy）：这个公式计算比较简单，就是预测正确的样本数量除以总的样本数量但是很多时候，这个往往不能满足要求，比如样本不平衡，比如我们更加关心另一类的预测情况，这就会有问题，比如你的样本不均衡

UESTC_C2_403·2022-12-11 17:33

【C++天梯计划】1.12 高精度算法(High Accuracy Algorithm)

文章目录什么是高精度算法？高精度算法结构例题1：求2的n次方题目描述输入输出样例思路代码：例题2：破译密码题目描述输入输出样例思路代码：今天我要开启一个新计划----【C++天梯计划】目的是通过天梯计划，通过题目和知识点串联的方式，完成C++复习与巩固。什么是高精度算法？高精度算法（HighAccuracyAlgorithm）是处理大数字的数学计算方法。在一般的科学计算中，会经常算到小数点后几百位

CLH_W·2022-12-11 11:44

tensorflow2.0 损失函数

model.compile时，需要选择损失函数，例如：model.compile(optimizer=‘Adam’,loss=‘sparse_categorical_crossentropy’,metrics=[‘accuracy

sinat_38819901·2022-12-11 02:57

model.compile中metrics的参数accuracy

tf.keras.optimizers.Adam(0.01),loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),metrics=['categorical_accuracy

甲壳虫奇袭电脑城·2022-12-11 01:20

model.compile()：配置模型(优化器, 损失函数, 准确率)

1model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.优化器(参数)，loss=tf.keras.losses.损失函数(参数)，metrics=["sparse_accuracy

方如一·2022-12-11 01:50

model.compile()函数

model.compile()函数model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4),loss=’binary_crossentropy’,metrics=[‘accuracy’

&~&·2022-12-11 01:50

数据挖掘-算法大题

Accuracy：在总共66个动物

小黎不爱..·2022-12-10 15:50

classification_report指标详解

classification_report详解precision、recall、f1-score这三个基本就不介绍了，主要介绍平均的一些指标microavg、macroavg、weightedavg、samplesavg、accuracy

qq_652530495·2022-12-10 12:23

分类Classification：决策树Decision Tree

分类结果的评估的四大指标：Precision精确度Recall召回率Accuracy准确度Errorrate错误率分类矩阵/混淆矩阵confusionMatrix：实际地雷玩家非地雷玩家预估地雷ab非地

爱写bug的小程序·2022-12-09 14:39

精确率召回率准确率

精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的，主要精确率与召回率之间的差别一.定义辨析刚开始接触这两个概念的时候总搞混，时间一长就记不清了。实际上非常简单，

酸柠檬水·2022-12-09 06:54

FP、FN、TP、TN、准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)

假如某个班级有男生80人，女生20人，共计100人，目标是找出所有女生。现在挑选出50个人，其中20人是女生，另外还错误的把30个男生也当作女生挑选出来了。1、TP（TruePositive）挑出来的本来是正类，又把它正确分类的个数。挑选出50个人，其中20人是女生，这个20个就是TP。2、FP（FalsePositive）挑出来的本来是负类，却把它正确分类的个数。错误的把30个男生也当作女生挑出

某年月日钱与offer皆失·2022-12-09 06:52

一文搞懂机器学习准确率(Accuracy)、精确率(Pecision)、召回率(Recall)以及TP、FP、TN、FN

刚开始学机器学习尤其是计算机视觉的同学一定会接触到精确率(Pecision)和召回率(Recall)这两个词，看了公式还是一脸懵逼，今天就来通俗易懂的解释一下这两个关键的指标！这两个指标核心实质可以总结为：提升精确率是为了不错报、提升召回率是为了不漏报首先要了解一下TP、FP、TN、FN的基本概念一、四个概念定义：TP、FP、TN、FNTP：（TruePositive）做出Positive的判定，

Al资料站与复盘笔记·2022-12-09 06:52

机器学习的评估指标，混淆矩阵、recall、TP,FP等含义

机器学习的评估指标目录：混淆矩阵（confusionmatrix）准确率（accuracy）查准率（precision）查全率（recall）P-R曲线F-β分数机器学习要建模，需要有指标来衡量模型性能的好坏

q1030460485·2022-12-09 06:51

精确率（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）

精确率—查准率——precision：你认为的该类样本，有多少猜对了（猜的准确率如何）召回率—查全率—recall：该类样本有多少被找出来（召回了多少）；准确率—accuracy：正类和负类预测准确的比例

那年聪聪·2022-12-09 06:19

简单理解精确率(Precision)，召回率(Recall)，准确率(Accuracy)，TP，TN，FP，FN

TruePositive(TP)，TrueNegative(TN)，FalsePositive(FP)，FalseNegative(FN)这四个词语，左半边表示的是模型的预测对了没(分为True,False)，右半边表示的是模型预测的结果(分为Positive,Negative)。因此有：TP：模型预测对了(T)(T)(T)，确实是阳性(P)(P)(P)，即所谓的"真阳性"TN：模型预测对了(T)

xiongxyowo·2022-12-09 06:48

车道线评价指标

1.fps1秒内识别的图像数（帧数）2.MACs计算量3.Para参数的数量以M（百万）为单位（参数的数量除以一百万）4.PP是否使用后处理5.ACC准确度（Accuracy）6.FP和FNFP（FalsePositive

Good@dz·2022-12-09 02:18

Keras框架下Batch_Size在LSTM训练与预测中的使用

batch_input_shape=(BATCH_SIZE,TIME_STEPS,INPUT_SIZE)cost,accuracy=model.evaluate(X_test,y_test,batch_size

依神女苑·2022-12-08 22:54

[算法]--模型评估

1评估指标的局限性知识点：准确率（Accuracy）,精确率（Precision）,召回率（Recall）,均方根误差（RMSE）问题：准确率的局限性当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得

是空空呀·2022-12-08 13:51

分类预测 | MATLAB实现ELM极限学习机多特征分类预测(二分类)

分类预测|MATLAB实现ELM极限学习机多特征分类预测(二分类)目录分类预测|MATLAB实现ELM极限学习机多特征分类预测(二分类)效果一览基本介绍程序设计学习总结参考资料效果一览训练集正确率Accuracy

机器学习之心·2022-12-08 09:22

Numpy实现逻辑回归

（Numpy默认使用CPU）Python：3.8.6Numpy：1.19.2引入所需的库importnumpyasnp#用于矩阵运算fromsklearn.metricsimportf1_score,accuracy_score

zhongzhehua·2022-12-07 06:36

pytorch学习笔记（4）：tensorboard可视化

但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如loss和accuracy的变化曲线。

BUAA～冬之恋·2022-12-06 19:50

论文笔记1

论文：Deep_Residual_Learning_for_Boosting_the_Accuracy_of_Hyperspectral_PansharpeningGitHub-yxzheng24/IEEE_GRSL_DRCNNContributetoyxzheng24

CCRJ·2022-12-05 22:55

Pygcn源码解读

一、utils代码分析主要由两部分构成：数据预处理load_data()+精度计算accuracy()load_data()1）features提取featues->转化为csr_

爱吃橘子-·2022-12-05 20:40

（2-分类问题）Accuracy,Precision,Sensitivity,Specificity

Accuracy指整体无论正负预测都包含的准确率。Precision指正向预测正向预测正向预测的准确率。Sensitivity指在所有真实结果为正的数据中，我们预测出来正值的比例。

像影子追着光梦游_·2022-12-05 16:01

python & TwinCAT·2022-12-05 14:31

Pytorch实现Top1准确率和Top5准确率

之前一直不清楚Top1和Top5是什么，其实搞清楚了很简单，就是两种衡量指标，其中，Top1就是普通的Accuracy，Top5比Top1衡量标准更“严格”，具体来讲，比如一共需要分10类，每次分类器的输出结果都是

weixin_30698527·2022-12-05 12:11

Pytorch中使用tensorboard学习笔记(2)记录损失loss和准确率accuracy

代码:fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnumpyasnpnp.random.seed(20200910)writer=SummaryWriter()#writer=SummaryWriter('林祖泉的日志文件目录/运行')#writer=SummaryWriter('林麻子的日志文件目录')forn_iterinrange(

敲代码的小风·2022-12-05 12:05

百面机器学习02-模型评估

知识点：准确率（Accuracy），精确率（Precisi

奥卡姆的剃刀·2022-12-04 14:59

机器学习面试知识点总结（二）——模型评估

评估指标的局限性2.ROC曲线3.余弦距离的应用4.A/B测试的陷阱5.模型评估的方法6.超参数调优7.过拟合与欠拟合第二章模型评估1.评估指标的局限性问题1准确率的局限性准确率是指分类正确的样本占总样本的比例，即Accuracy

Leokb24·2022-12-04 14:23

【机器学习】评价指标 : 准确率，查准率与查全率

这篇文章主要介绍如下几个知识点：Accuracy(准确率)Precision(精确率，差准率)Recall(召回率，查全率)ROC曲线AUC面积介绍正样本：属于某一个类别（真值）的样本负样本：不属于某一个类别的样本个人理解

Coder_preston·2022-12-04 12:29

目标检测算法基本概念

mAP:综合衡量检测效果，FPS:速度IOU：交并比交：真实框和预测框交集并：真实框和预测框并集TF表示预测是否正确：PN表示预测标签正确率（Accuracy）=（TP+TN）/（TP+FP+TN+

许豪·2022-12-04 09:58

Keras模型测试准确率震荡大

今天在Keras训练了一个模型，发现模型的训练accuracy和测试accuracy的准确率偏差比较大，如下在问了些大佬后（感谢大佬），我的这个原因很可能是因为过拟合导致的差距比较大，之后在每个层之间都加入了

John_LOVEMM·2022-12-04 08:13

模型评估指标中分类评价指标(acc，recall ,precision,F1,fusion matrix, kappa,roc)

分类评价指标在了解二分类之前需要先了解下面四个概念TP（正确预测正分类结果）FP(错误预测正分类结果)TN(正确预测负分类结果)FN（错误预测负分类结果Accuracy（总体分类精度）：预测正确的样本数

逍遥豚·2022-12-04 02:01

precision与Recall

precision与Recall在机器学习中，precision与recall是常用的指标，在说这两个概念之前，首先来说下精度(Precision)与准度(Accuracy)。

jenny_paofu·2022-12-04 02:30

评价指标对比：准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU、Kappa系数

在人工智能算法中，算法实现，训练模型完成后，为了判定算法的好坏，需要对训练的模型进行评价，而评价的指标主要有以下几种：准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU

青椒炒代码·2022-12-04 02:30

机器学习中精确率（precision）、召回率（recall）和准确率（accuracy）的理解

注：网上很多讲解都瞎讲，把precision和accuracy概念混淆，误人子弟。

Bruce_0712·2022-12-04 02:29

任务四机器学习库Scikit-learn

训练和测试分类器手写数字集划分数据集和训练集模型和预测LogisticRegression分类器RandomForestClassifierXGBClassifierGradientBoostingClassifierbalanced_accuracy_scoreSVCLinearSVC

Heihei_study·2022-12-03 16:57

逻辑回归模型混淆矩阵评价与ROC曲线最佳阈值的好处（附Accuracy,TPR,FPR计算函数）

一、得到阈值在0.5和0.8下模型的混淆矩阵y_prob=result.predict(X_test)#得到概率值y_predict1=pd.DataFrame(y_prob>0.5).astype(int)#用0.5作为阈值判断y_predict2=pd.DataFrame(y_prob>0.8).astype(int)fromsklearnimportmetricsa_05=metrics.c

朴拙数科·2022-12-03 14:23

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