Accuracy 第20页

教程-安装-tensorflow-0.12.1 to 1.1.0rc2

tensorflow-1.1.0rc2问题:今天在执行这行代码的时候遇到报错model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy

_藏九_·2021-05-01 21:09

Tenth Day

就知道她主要讲了Fluency与Accuracy。热身部分，他让我们小组里每人拿一个话题然后开始不停地说一分钟。主要关注Fluency。这个方法

原味石·2021-05-01 12:45

阿里云天池金融风控训练营 · Task 1 赛题理解学习笔记)

学习知识点概要1.1比赛赛题理解理解1.2数据集2、学习内容2.1预测指标2.1.1混淆矩阵python代码实现混淆矩阵[^4]混淆矩阵（ConfuseMatrix）科学定义[^3]2.1.2准确率（Accuracy

HINATA_T·2021-04-22 23:15

金融风控数据挖掘-Task1

金融风控数据挖掘-Task1一、学习知识点概要二、学习内容1.分类及分类算法2.预测指标-AUC2.1混淆矩阵2.2四个概念2.3TPR与FPR2.4ROC与AUC2.5Accuracy2.6Precision

Captainphiora·2021-04-22 20:59

8种常见机器学习算法比较

假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个

Babyzpj·2021-04-22 14:56

浅谈过拟合(over-fitting)-原因、危害、解决方法

分类错误的样本数占样本总数的比例（D是样本集合，f是模型，f(xi)是模型输出，yi是实际类标，Ⅱ()是指示函数，在内部为真和假时分别取值1，0）m个样本内有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m精度(accuracy

BookThief·2021-04-22 09:08

机器学习基础：AUC

AreaUnderCurve的首字母缩写，这里的Curve指的就是ROC曲线，AUC就是ROC曲线下面的面积（下面会介绍）AUC是模型评价指标，只能评价二分类模型，其他的二分类模型指标有logloss，precision，accuracy

AndyJee_0404·2021-04-21 14:15

怎样练习英语口语？英语老师训练学生语言准确度的五个课堂活动

在英语口语教学中，英语老师重点训练学生两个方面的能力：准确度(Accuracy)和流利度(Fluency)。准确度主要指语音、词汇、语法是否符合英语语言规则，而流利度则指表达是否轻松、流畅、快

传递教育·2021-04-19 03:19

R语言基础画图实例讲解

0,100),ylim=c(0.4,1),type="o",lwd=2,col=2,pch=24,cex=1.5,yaxs="i",xaxs="i",xlab="SampleRation(%)",ylab="Accuracy

·2021-04-17 14:17

采样

选择合适的评价指标，而不accuracy（准确率）。比如f1-score采样方法是另一种改变样本不平衡分布的方法采样方法过采样随机采样重复复制正例，这样就会使模型重视对正例的分类，否则就会受到惩罚。

南朝容止·2021-04-06 19:57

深度学习论文翻译解析：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

iFlyAI·2021-03-31 10:34

Matlab运行svmtrain函数报错,incremental-learning-for-SVM 一种基于matlab自带SVMtrain模型训练函数的在线SVM增量学习方法代码 - 下载 - 搜珍...

matlabproj/addto_E.asvmatlabproj/addto_E.mmatlabproj/btest.asvmatlabproj/btest.mmatlabproj/calculate_accuracy.asvmatlabproj

鴵銤·2021-03-21 05:26

分类回归算法的评价指标

分类指标对于二分类、多分类算法而言，主要的评价指标如下：Accuracy(准确度)其是衡量分类结果最直接的评价指标，但是其对样本中正负样本的平衡性有要求，在比较平衡的样本中有较好的效果，如果正负样本差距较大则没什

kimu_4819·2021-03-17 22:20

Pytorch+Tensorboard混淆矩阵可视化

1尤其是在类别数量不平衡的情况下，相比accuracy，混淆矩阵（confusionmatrix）对哪个类被错误分类具有更直观的解释。

虾米小馄饨·2021-03-10 10:29

【科研分享】推荐算法指标总结（ACC，Precision，Recall，F1，FPR，TPR，ROC，AUC，MAP，MRR，HR，NDCG...）

JinyuZ1996·2021-03-08 22:03

混淆矩阵相关指标(sen,spe,auc,recall,f1)计算(R语言)

ConfusionMatriximage.png由上表可以计算的指标有：Accuracy=(TP+TN)/(P+N)ErrorRate=1–Accuracy=(FP+FN)/(P+N)FalsePositiveRate

北欧森林·2021-02-23 18:16

零基础LSTM入门示例pytorch

最近用pytorch搭了个LSTM模型，由于博主两个都没基础，所以查来查去兜了不少圈子，干脆总结一个极简的LSTM代码示例，供参考仅使用了torch.nn.Module自定义模型随便挑了accuracy_score

Mr_deadline·2021-02-15 18:05

神经网络训练不稳定问题（loss和accuracy波动大）的一种原因及解决方案

用LSTM做时间序列预测时发现训练刚开始时loss（MSE）下降很快，accuracy（调整R方）上升也很快，但到后面loss总体上下降变慢，并且时有波动，accuracy甚至会经常出现负值，然后又回弹至正值

JasmineFeng·2021-01-30 12:29

将训练和测试的loss、accuracy等数据保存到文件

1.csv文件1.1创建csv文件1.2将数据写入csv文件1.3可视化2.txt文件2.1创建txt文件并写入数据1.csv文件1.1创建csv文件这里用的是pandas库，以创建train_acc.csv为例，var_acc.csv类似代码importrandomimportpandasaspdfromdatetimeimportdatetime#创建train_acc.csv和var_acc

蠕动的爬虫·2021-01-27 15:29

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。

davidtym·2021-01-18 09:00

auc到多少有意义_机器学习必刷题-基础概念篇(1)：为什么用AUC做评价指标？

1.为什么不用准确率(accuracy)?在二分类中，如果正反例分布不平衡，而

用户7430698457·2021-01-13 14:50

抵抗过拟合

抵抗过拟合增大数据集Earlystopping当连续10个epoch都没有达到最佳accuracy时，提前结束迭代DropoutDropout:在训练时候，让一部分神经元不参与训练，在测试时候所有神经元都参与测试

Jokic_Rn·2021-01-12 15:08

【半精度】Pytorch模型加速和减少显存

直接可以加快运行速度、减少GPU占用，并且只有不明显的accuracy损失。之前做硬件加速的时候，尝试过多种精度的权重和偏置。

木盏·2021-01-11 16:08

mnist 数据集物体分类实例

importtensorflowastfclassmyCallback(tf.keras.callbacks.Callback):defon_epoch_end(self,epoch,logs={}):if(logs.get('accuracy

阿瓜的blog·2021-01-07 00:56

loss曲线 pytorch_PyTorch 中的 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。

李子寒泉·2021-01-01 02:33

利用爬虫技术获取英语单词，并通过tkinter库实现猜单词游戏

#无网络条件下的单词表#words=['abstract','abstraction','accomplish','accuracy','affiliated','algorithm','algorithmic

天下第一！·2020-12-31 16:08

jupyter 链接不到服务器_jupyter连接服务器

远程连接服务器jupyternotebook、浏览器以及深度学习可视化方法问题背景本文主要希望解决如下两个问题：1.远程登录jupyternotebook2.远程运行深度学习框架如何可视化loss和accuracy

weixin_39534100·2020-12-19 08:05

python与机器学习（三）——真正（负）率 / 假正（负）例 / ROC / AUC

分别计算各类别(正/负例)的精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1-score)3.分别计算精确率、召回率、F1-score的宏平均(MacroAverage)并且计算准确率(Accuracy

zhaociTang·2020-11-30 17:59

[机器学习]分类算法评估指标

分类算法评估指标精度（Accuracy）即正确预测的正反例数/预测总数对于样例集D,分类错误率定义为$$E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\mathbb{I}\left(f

NULL·2020-11-18 00:50

准确率，精确率，召回率，F1-Score，灵敏度，特异度

details/88085878准确率准确率=正确/所有fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_pred=[0,2,1,3]y_true=[0,1,2,3]print(accuracy_score

小幸运Q·2020-11-16 10:36

[机器学习]分类算法评估指标

分类算法评估指标精度（Accuracy）即正确预测的正反例数/预测总数对于样例集D,分类错误率定义为$$E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\mathbb{I}\left(f

NULL·2020-11-13 11:19

用户精度 (User‘s Accuracy) 和生产者精度 (Producer‘s Accuracy) 的理解

用户精度(User’sAccuracy):假设分类结果的某类别的用户精度为80%，则用户拿到分类结果后，10个像元中有8个是对的，2个是错的；生产者精度(Producer’sAccuracy):假设分类结果的某类别的生产者精度为80%，那么如果该类别有10个像素的话，则有2个没有分到该类别（丢失了）。

GISer and Coder·2020-10-30 17:33

准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线基本概念

reiinakano/scikit-plotTP：预测类别是P（正例），真实类别也是PFP：预测类别是P，真实类别是N（反例）TN：预测类别是N，真实类别也是NFN：预测类别是N，真实类别是P1.准确率（accuracy

dingtom·2020-10-10 16:44

机器学习模型评估指标总结！

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，指标的结果由占比

文文学霸·2020-10-07 11:23

机器学习常用评价指标：ACC、AUC、ROC曲线

文章目录一、混淆矩阵二、评价指标1.准确度（Accuracy）2.AUCROC曲线举例如何画ROC曲线AUC的计算AUC意味着什么为什么使用ROC曲线参考一、混淆矩阵基于样本预测值和真实值是否相符，可得到

追梦*小生·2020-10-06 14:39

深度学习：使用pytorch训练cifar10数据集（基于Lenet网络）

https://www.bilibili.com/video/BV187411T7Ye流程model.py——定义LeNet网络模型train.py——加载数据集并训练，训练集计算loss，测试集计算accuracy

Allen Chou·2020-09-23 20:25

sklearn 机器学习性能分析指标

分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1score、P-R曲线、ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve

moriarty_jack·2020-09-23 19:47

【全面总结】model.compile方法中metrics评价函数

关于model.compile方法中metrics评价函数的总结问题引入大家会发现我们在做实验的过程中，经常会发现在Model.compile的过程中会需要写一个参数比如：metrics=['accuracy

JinyuZ1996·2020-09-23 10:59

pytorch训练时accuracy收敛缓慢的可能原因

今天在使用pytorch搭建LSTM网络跑THUC数据集时，发现每遍历一遍50000条数据，准确率只增长了0.001-0.01。后来发现是学习率设置小了。提高学习率后，模型在前几个epoch就快速收敛了。这种小错误以后要避免呀！=_=

锦恢·2020-09-19 00:17

precision recall accuracy F1 说明

最近有些同学问我一些关于precisionrecall和accuracy的问题，我觉得有必要在此处解释一下，以上图what-if中的混淆矩阵为例，矩阵第一行分别是tp,fn第二行分别是fp,tnprecision

王发北·2020-09-17 14:46

机器学习中的precision, recall, accuracy, F值，ROC曲线

参考：假设用机器学习方法解决某个二元分类问题，在分析比较不同模型时常看到这些指标。四个概念：TP，FP，TN，FNTP（TruePositive）：在判定为positive的样本中，判断正确的数目。FP（FalsePositive）：在判定为positive的样本中，判断错误的数目。TN（TrueNegative）：在判定为negative的样本中，判断正确的数目。FN（FalseNegative

dream_uping·2020-09-17 13:48

不平衡数据的处理

2.1混淆矩阵1.准确率（Accuracy）（1）什么是准确率？（2）计算公式2.精确率（Precision）（1）什么是精确率？（2）计算公式3.召回率（Recall）/灵敏度（1）什么是召回率？

溪逸筱·2020-09-17 12:58

Altium_Designer中英文技术词汇对照

[检索词汇]altiumdesigner中英文技术词汇对照PCBAD常用术语翻译对译protel单词Accept接受Accuracy精确度准确度Activate激活活动启动Add添加Address地址Advance

kobesdu·2020-09-17 12:16

机器学习预测结果评价的score方法取值分类及决定系数R^2(Coefficient of Determination)的原理及推导

当y为连续变量时，score的取值为R2；当y为分类变量时，score的取值为准确率accuracy。

Zen of Data Analysis·2020-09-17 05:24

TensorBoard对训练过程可视化(不用tf.summaries.merge_all)

目前接触到的TensorBoard可视化教程中都使用了tf.summaries.merge_all,但是我只想跟踪训练loss和测试集accuracy,而且测试集accuracy的更新频率要低很多,所以再使用

qq_32464407·2020-09-17 03:19

分类器准确率评估

accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。

KFPA·2020-09-16 16:58

利用R语言实现支持向量机（SVM）数据挖掘案例

代码如下：library(e1071)data(iris)#建立svm模型model2){accuracy[i,j]<-su

weixin_33834628·2020-09-16 02:09

精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线？

查准率、查全率又是精确率(precision)、召回率(recall)F1度量，F1-score越高，说明分类模型越稳健准确率(accuracy)=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)A把C全部包住

浪里个郎aa·2020-09-15 20:24

机器学习-多分类的性能评价指标及其含义（查全率、查准率、F1-score、混淆矩阵）

常用的一些指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score等。下面以二分类问题为例介绍分类算法的性能评价指标。

amberlpp·2020-09-15 05:28

Re-ID：AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 论文解析

下面是我对这篇论文的一个整理~这篇文章作者提出了AlignedReID的方法，其亮点在于：在数据集Market1501与CUHK03上，该方法实现的rank-1accuracy首超人类，作者认为：Traditionalapproacheshavefocusedonlow-levelfeaturessuchascolor

小威威__·2020-09-15 05:08

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机器学习预测结果评价的score方法取值分类及决定系数R^2(Coefficient of Determination)的原理及推导

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精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线？

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