Accuracy

目标检测基本概念

1ACC,P,R,AP精度（accuracy）=(TP+FN)/ALL有多少选对了错误率=(TN+FP)/ALL有多少选错了查准率（Precision）=TP/(TP+FP)选出来的有多少对的。
碑 一·2022-11-22 02:10

利用支持向量机分析乳腺癌数据集

具体要求：（1）得出相应的分类指标准确率accuracy，精确率precision，召回率recall，F1-score，并画出最终的ROC曲线，得出AUC值。
Re:从零开始的代码生活·2022-11-21 14:57

利用BP神经网络+k折交叉验证分析中医药“瘀血阻络证”数据

具体要求：（1）全部数据作为训练集：得出相应的分类指标准确率accuracy，精确率precision，召回率recall，F1-score，并画出最终的ROC曲线，得出AUC值。
Re:从零开始的代码生活·2022-11-21 14:27

利用逻辑回归分析中医药“瘀血阻络证”数据

具体要求：（1）全部数据作为训练集：得出相应的分类指标准确率accuracy，精确率precision，召回率recall，F1-score，并画出最终的ROC曲线，得出AUC值。
Re:从零开始的代码生活·2022-11-21 14:51

混淆矩阵评价指标_机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）...

主要内容：机器学习中常见的几种评价指标，它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器！)1、混淆矩阵TruePositive(真正，TP)：将正类预测为正类的数目TrueNegative(真负，TN)：将负类预测为负类的数目FalsePositive(假正，FP)：将负类预测为正类的数目(TypeIerror)FalseNegative(假负，FN)：将正类预测为负类的数目(TypeIIerror
钱伟岸·2022-11-21 07:58

一文读懂机器学习模型评估

一、Accuracy准确率是最简单的评价指标，公式如下：但是存在明显的缺陷：当样本分布不均匀时，指标的结果由
小白学视觉·2022-11-21 07:55

目标检测模型的评价指标 mAP

模型性能的评价常用的指标有：accuracy、precision、recall等。这些指标的选择需要根据应用场景具体而定。对于特定应用，使用合适的评价指标来客观地比较不同模型
黑暗星球·2022-11-21 05:51

连续苦情剧：机器学习入门笔记（一）：模型性能评价与选择

比如m个样本有a个预测错了，错误率就是E=a/m；与错误率相对的1-a/m称为精度（accuracy），或者说正确率，数值上精度=1-错误率。
测试员小何·2022-11-21 02:04

分类任务评价指标

准确率、精确率、召回率、F1Score1.准确率Accuracy=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)这个指标主要是用来指示预测正确的样本数占总样本数的个数2.精确率（查准率）Precision=
想进步的小孟·2022-11-21 02:54

关于深度学习下目标检测入门那点事

评价参数精确率（Precision）召回率（Recall)P-R（Precision-Recall）曲线AP（AveragePrecision）与mAP（meanAveragePrecision）准确率（Accuracy
婕婕高升_OD·2022-11-21 00:39

Sklearn.metrics评估方法

文章目录混淆矩阵分类准确率accuracy精确率Precision召回率recallF1值Roc曲线、AUC混淆矩阵混淆矩阵又称误差矩阵，针对预测值和真实值之间的关系，我们可以将样本分为四个部分，分别是
咦，笔记存档·2022-11-20 20:38

python计算召回率_混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值、ROC曲线、AUC、PR曲线-Sklearn.metrics评估方法...

目录混淆矩阵confusion-matrix分类准确率accuracy精确率Precision召回率recallF1值Roc曲线、AUCPR曲线混淆矩阵confusion-matrixTP(TruePositive
weixin_39567943·2022-11-20 20:06

目标检测的评估指标

目录准确率（Accuracy）、错误率（Errorrate）准确率（Accuracy）：错误率（Errorrate）：混淆矩阵（ConfusionMatrix）精确率（Precision）召回率（Recall
真是兄棣伙·2022-11-20 19:21

Helper-based Adversarial Training: Reducing Excessive Margin to Achieve a Better Accuracy vs. Robust

文章研究了深度网络在对抗训练中引起的决策边界的变化，文章发现，对抗训练会导致某些对抗性的边界无端增加，从而损害准确性，基于这种现象，本文提出了一种新的的算法：Helper-basedAdversarialTraining（HAT）。通过在训练过程中加入额外的错误标记来减少这种影响，我们提出的方法在不影响鲁棒性的情况下，提高了显著的精度，与现有的防御相比，他在准确性和鲁棒性之间取得了更好的权衡。本文
你今天论文了吗·2022-11-20 19:10

语义分割的评价指标

0.二分类的评价指标在介绍语义分割评价指标之前，先回顾一下分类算法的评价指标，混淆矩阵，accuracy，precision和recall，以及F1-score这
hello_dear_you·2022-11-20 15:51

深度（机器）学习算法速学笔记（一）——相关概念速查

目录前言一、神经网络1、M-P神经元模型2、激活函数（activationfunction）二、机器学习1、概念2、分类及性能度量（1）错误率（errorrate）（2）精度（accuracy）（3）查准率
乌龟汤猿·2022-11-20 15:02

天气识别-第三周

测试集accuracy到达93%拔高：√测试集accuracy到达95%调用模型识别一张本地图片我的环境：语言环境：Python3.6.13编译器：Pycharm2020.2深度学
Presumptuous419·2022-11-20 09:29

回归问题和分类问题的本质区别

分类问题：目标：最大化benchmark，例如，accuracy方法1：最小化dist（p_theta（y|x），p_r（y|x））方法2：最小化divergence（p_theta（y|x），p_r（
旋律_Wang·2022-11-20 06:45

深度学习中的精度、准确率、精确率、召回率的疑惑

本文不解释其具体是什么，只是为了解释书中的差别在《python深度学习》一书中有这么一段话，让我很困惑，有点颠覆我的认知，在我的认知是精度=准确率=accuracy。
little student·2022-11-20 05:37

深度学习指标：准确率acc，精确率precision，召回率recall，f1-score的通俗解释

TP:将正类预测为正类数FN:将正类预测为负类数FP:将负类预测为正类数TN:将负类预测为负类数准确率(accuracy)=预测对的/所有=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision
难受啊！马飞...·2022-11-20 05:57

关于机器学习算法中的准确率（Accuracy）、精准率（Precision）、召回率（Recall）的理解

目前在业内最常用的评价指标有准确率（Accuracy）、精准率（Precision）、召回率（Recall）及F1-Score等。本文将简单介绍这几个概念，也是记录下来便于自己理解。
肉食动物刘小胖·2022-11-20 05:22

秒懂-深度学习框架的中计算准确率accuracy()原理（基于paddlepaddle）

框架提供计算准确度的方法：fluid.layers.accuracy().它究竟是如何进行精确度的计算的？今天，我带大家一探究竟！
梁先森-在技术的路上奔跑·2022-11-20 05:22

深度学习分类问题中accuracy等评价指标的理解

在处理深度学习分类问题时，会用到一些评价指标，如accuracy（准确率）等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕，不太好理解。本文写出我的理解，同时以语音唤醒（唤醒词识别）来举例，希望能加深理解这些指标。
david_tym·2022-11-20 05:48

深度学习中：准确率，精确率，召回率，F1计算方式

实际为男生，预测为男生；FP：(实际为负例，预测为正例)实际为女生，预测为男生；FN：(实际为正例，预测为负例)实际为男生，预测为女生；TN：(实际为负例，预测也为负例)实际为女生，预测为女生；**准确率(Accuracy
chaojishuai123·2022-11-20 05:17

Record_05：准确率（Accuracy）_精确率（Precision）_召回率（Recall）_漏报率_误报率

@Record_05_准确率（Accuracy）_精确率（Precision）_召回率（Recall）_漏报率_误报率折腾了这么久，跟别人探讨了，自学了这么久，还是要来写一下这个博客，对自己是一种记录，
DMLearner·2022-11-20 05:11

一分钟看懂深度学习中的准确率（Accuracy）、精度（Precision）、召回率（Recall）和 mAP

1.真假阳性阴性我们查体的时候，经常会听说检测结果呈”真阳性“、”假阴性“等说法。其中”真“、"假"说的是检查结果的对错。”真“意味着检测结果是正确的，"假"意味着检测结果是错误的。”阳性“、"阴性"说的是这次的检查结果。阳性，意味检测出了预定的目标。阴性，意味着没查出预定的目标。一共四种组合：检测结果英文术语含义真阳性truepositive正确地检测到阳性结果：即检测结果正确，并且结果呈现阳性
许野平·2022-11-20 05:10

深度学习代码报错——pycharm连接服务器使用可视化工具visdom：http://localhost:8097打不开，拒绝访问

因为跑深度学习的代码，看运行结果觉得可能出现了过拟合的情况，因此想通过pycharm的可视化工具visdom画出loss，accuracy，epoch的图，按照网上的visdom安装教程已经成功运行到了这一步
新月new moon·2022-11-20 03:53

深度学习第三周，天气识别

测试集accuracy到达91%拔高：如何解决过拟合问题？
Salvare999·2022-11-20 01:32

深度学习训练营第二周

选题：彩色图片分类难度：新手入门语言：Python3、TensorFlow2要求：学习如何编写一个完整的深度学习程序了解分类彩色图片会灰度图片有什么区别测试集accuracy到达72%一、前期工作1、导入数据
Salvare999·2022-11-20 01:32

caffe 利用python绘制loss曲线以及accuracy曲线

废话不多说，保存logcaffe我们要绘制曲线必须先把运行log给保存下来，我们将运行所产生的log重定向到文件：./examples/cifar/train_quick.sh>&cifar.log&“>&”表示将所有的标准输出（stdout）和标准错误输出（stderr）都被重定向，“cifar.log”是重定向后log保存的文件，最后的“&”表示将命令放入后台运行。观察运行情况：tail-fc
chestnut--·2022-11-20 01:16

【读点论文】YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection，讲明目标检测结构，分析先进的涨点tricks，实现一种精度与速度的平衡

YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetectionAbstract据说有大量的特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论证明。有些功能只在某些模型上运行，只针对某些问题，或只针对小规模数据集；而一些特性，例如批处理规范化和残差连接，适用于大多数模型、任务和数据集。本文假设这些通用特征包括加
羞儿·2022-11-20 00:10

学习笔记 | 机器学习-周志华 | 5

第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合"错误率"(errorrate)，即如果在m个样本中有α个样本分类错误，则错误率E=α/m;1一α/m称为**“精度”(accuracy)**，即"精度=1-错误率
SuckerForPain·2022-11-19 22:24

第二课：AlexNet学习

文章目录一、搭建AlexNet并训练花分类数据集二、代码部分1.module.py----定义AlexNet的网络结构2.train.py----加载数据集并进行训练，训练集计算loss，测试集计算accuracy
qq_1418430025·2022-11-19 19:23

1.机器学习常见模型评价指标

1.混淆矩阵优点：能够很好地包含了整体的分类结果信息缺点：不直观，外行看不懂2.准确度（Accuracy）所有样本中被分类正确的比例。缺点就是不能衡量分布不均匀的情况。
qq_45812502·2022-11-19 19:21

【Python绘图】柱状图

figsize=(8,6))#plt.ylim([0,100])#纵坐标的范围，横坐标的话改成xlimplt.grid(zorder=0,alpha=0.4)#图层在最底下，网格的透明度plt.ylabel("Accuracy
巧克力酱人·2022-11-19 18:24

《百面机器学习》学习笔试之模型评估（第2章）

01评估指标的局限性准确率（Accuracy）的局限性Accuracy=ncorrectntotalAccuracy=\frac{{{n_{correct}}}}{{{n_{total}}}}Accuracy
Thinkobj·2022-11-19 17:32

Pytorch中的tensorboardX使用

tensorboard是tensorflow中的可视化工具，tensorboardX是封装之后可以在pytorch使用的可视化工具，可以在训练过程中实时地观察loss/accuracy曲线，并据此来判断网络的训练情况详细教程
jyf2343·2022-11-19 14:46

【目标检测】Fast R-CNN详解

同样使用VGG16作为网络的骨架，在训练速度比R-CNN快了近9倍，测试速度快了213倍，在PascalVOC数据集上accuracy从62%提升至66%，它解决了重复卷积计算和固定输入尺度的问题。
黎小强同学·2022-11-19 06:48

深度学习Week7-好莱坞明星识别（Pytorch）

目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、调用官方的VGG-16模型三、训练模型1.编写训练函数2.编写测试函数3.设置动态学习率4.正式训练编辑四、结果可视化1.Loss与Accuracy
牛大了2022·2022-11-19 06:54

Precision和mAP的区别

其中只有40个是真正的正样本则可以得到：TP:将正类预测为正类数40FN:将正类预测为负类数20FP:将负类预测为正类数10TN:将负类预测为负类数30从而根据上述TP、FP、TN和FN计算：准确率(accuracy
木子李0306·2022-11-19 04:45

Keras报错：ValueError: (‘`tf.compat.v1.keras` Optimizer (‘, ＜keras.optimizer_v1.SGD

fromkeras.optimizer_v1importSGDmodel.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=SGD(lr=0.05),metrics=['accuracy
haerxiluo·2022-11-19 03:50

365天深度学习训练营-第P5周：运动鞋识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：Pytorch实战|第P5周：运动鞋识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制要求：了解如何设置动态学习率（重点）调整代码使测试集accuracy到达84%
sdnugao·2022-11-19 02:08

pytorch图像分类篇：pytorch官方demo实现一个分类器(LeNet)

一、说明model.py——定义LeNet网络模型train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数predict.py——利用训练好的网络参数后
橙子吖21·2022-11-17 17:07

这725个机器学习术语表，太全了！

1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation累积误差反向传播Accuracy
算法channel·2022-11-17 11:28

机器学习 | 这 725 个机器学习术语表，太全了！

1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation累积误差反向传播Accuracy
数据派THU·2022-11-17 11:27

这 725 个机器学习术语表，太全了！

1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation累积误差反向传播Accuracy
Wang_AI·2022-11-17 11:55

目标检测性能指标(完全版)

目标检测任务的性能指标通常分为两大类，一方面要判断检测是否准确，另外一方面要评估算法是否足够高，具体如下：检测精度：Precision，Recall，Accuracy，F1Score，IoU（IntersectionoverUnion
@会飞的毛毛虫·2022-11-17 11:21

目标检测的评价指标

文章来源：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9071440.html准确率（Accuracy）准确（分类率）=正确预测的正反例数/总数。
奔跑的小仙女·2022-11-17 11:21

目标检测评价指标合集

目标检测评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）可谓是贯穿了整个目标检测评价体系，衍生了一系列的目标检测评价指标，如精确率(precision)，准确率(accuracy)，召回率(recall
迷叶沙·2022-11-17 11:51

【机器学习-西瓜书】第2章-模型评估

2.1经验误差与过拟合精度(accuracy):1-错误率（假设m个样本中有a个样本分类错误）误差(error):学习器的预测输出与真是输出之间的差异经验误差(empiricalerror)：在训练集上的误差泛化误差
wayaya112·2022-11-16 13:48
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