Accuracy

如何降低过拟合？-机器学习试题

（1）试着寻找最简单的假设（2）正则化（3）earlystopping：在每一个epoch结束的时候，计算验证集的accurancy，记录到目前为止最好的交叉验证accuracy，当连续10次epoch
唯我视你为青山·2020-09-15 04:19

Classification metrics can't handle a mix of continuous and multiclass targets

报错情景今天笔者在使用sklearn的metrics.accuracy_score时遇到“Classificationmetricscan’thandleamixofcontinuousandmulticlasstargets
Haor.L·2020-09-14 21:59

sklearn 中指标计算公式

TP：正例预测正确的个数FP：负例预测错误的个数TN：负例预测正确的个数FN：正例预测错误的个数1.accuracy_score(y_true,y_pred)准确率（accuracy）是所有预测对的right
368chen·2020-09-14 19:35

需求预测模型分类与选择

选取模型在这里模型的选取应放在最后一步，第一步通过查看inputdata，结合业务场景，洞悉影响业务的核心特征；第二步针对inputdata，我们需要根据需求确定合适的metrics，比如针对需求预测准确度的accuracy
tomwang0322·2020-09-14 16:05

对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解

为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵，以下各参数的说明都是针对二元分类1.准确率accuracy准确率：样本中类别预测正确的比例，即准确率反映模型类别预测的正确能力，包含了两种情况，正例
hgz_dm·2020-09-14 14:49

机器学习—模型评估

参考《百面机器学习》准确率在机器学习中，准确率（Accuracy）是一个比较常见的模型评估指标，通过准确率，我们可以大致判断模型的性能如何，但是，准确率确有一定的局限性。
AI不错哟·2020-09-14 13:10

dataframe中有很多维度的参数。用dataframe.plot的时候。我就只要一个维度的。（x轴默认的就是index）

#注意下面的绘制图像的简单的方法，可以直接dataframe类型的.plotresults_df.plot(y=['Accuracy(%)'],kind='bar',ylim=[50,100],ax=ax1
1534437818·2020-09-14 07:59

r2_score与accuracy_score的区别

r2_score与accuracy_score都是sklearn.metrics中的计算准确率的函数，r2_score适用于回归问题，accuracy_score适用于分类问题，r2_score的输入可以是浮点数
AI搬砖小能手·2020-09-14 05:17

【TensorFlow随手笔记】tensorboard踩过的坑

出错错误：1.无法正常显示直接点击网址无法访问解决方案：直接用localhost:6006错误二和三二：Expecteddimensionintherange[-1,1),butgot1[[Node:accuracy
AI蜗牛车·2020-09-14 00:47

精确度，准确率，召回率，漏警概率，虚警概率

）P=TP+FN判断为负例的负例为TN个，判断为正例的负例有FP个（假的正例）N=TN+FP精确度（Precision）P=所有判断为正例的例子中，真正为正例的所占的比例=TP/(TP+FP)准确率（Accuracy
GISer_gj·2020-09-14 00:17

召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标

召回率Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标  假设原始样本中有两类，其中：  1：总共有P个类别为1的样本，假设类别1为正例。  
No Silver Bullet·2020-09-14 00:28

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

https://blog.csdn.net/hxg2006/article/details/796491541、准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-MeasuryuCode15Comments
qq_37685880·2020-09-13 22:18

【机器学习】第二章 模型评估与选择

第二章.模型评估与选择2.1经验误差与过拟合基本术语中文英文含义错误率errorrate分类错误的样本数占样本总数的比例精度accuracy=1-errorrate误差error预测输出与真实输出之间的差异泛化误差
欢乐佛·2020-09-13 20:28

清新脱俗的TensorFlow CIFAR10例程的代码重构——更简明更快的数据读取、loss accuracy实时输出

如果你苦于Tensorflow官方例程的冗长和数据读取的繁杂，那么这篇博客就是你需要看的啦~Motivation这段时间学习TensorFlow走了很多弯路，刚开始的MNIST例程还是比较容易啃的。后来钻研im2txt，大概啃了两三个星期，发现结构比MNIST复杂很多，实在难懂。遂转而看CIFAR10例程，但是光数据读取就啃了一个星期，现在都比较迷糊其中队列的用法。经过这一个月的折腾，我发现Ten
kcheng_·2020-09-13 19:03

Linux服务器没有图形界面，无法使用matplotlib.plt.show()和matplotlib.plt.plot()函数

想输出training和validation的accuracy和loss曲线。但是在没有图形界面的linux服务器上无法使用plot和show函数。
DLZHOU3107·2020-09-13 16:24

暑期机器学习小组读书报告----模型评估

错误率(errorrate)我们把分类错误的样本占样本总数的比例称为“错误率”；与之对应的是精度(accuracy)，即“精度=1-错误率”。
Init1al-Z·2020-09-13 11:28

LFW DataBase Accuracy 测定说明

LFW数据集提供了Positive与Negative的验证值对，各6000组。PositivePairs中为同一人的两个张图片的路径所对应的行号：E.g.5760Abel_Pacheco/Abel_Pacheco_0001.jpgAbel_Pacheco/Abel_Pacheco_0004.jpgNegativePairs中为非同一个人的两张图片的路径所对应的行号：E.g.152800Abdel_
CodeCold·2020-09-13 11:41

准确度，精确度， 召回率

准确率(正确率,accuracy)，精确度(precision)，召回率(recall)都是计算正条件值(Conditionpositive，正样本).查准率（Precision）查准率反映了被判定为正例中真正的正例样本的比重查全率
weixin_33985507·2020-09-13 06:55

训练集验证集Loss都很低，并且趋于不变，同时两者精确度也不高

网络输出垃圾，没有学习到任何东西Loss和accuracy都不改变，并且很低查看数据集标签与数据是否对应查看验证集和测试集是否进行数据预处理，包括归一化均值化查看loss损失函数是否选择正确，是否与标签格式相对应查看最后的分类器是否激活函数选择正确
一枚ET·2020-09-12 20:50

二分类问题打标签label以及求loss的选择——从accuracy底层实现代码理解

使用caffe做二分类问题的时候，对于loss层的选择主要有以下两种常用的方法：1、sigmoidcrossentropy最后一层fc的输出设置为一个结点，输入的label是0或1。2、softmaxwithloss最后一层fc的输出设置为两个结点，输入的label依旧是0或者1。这是由于softmax是用于处理多分类问题，需要上一层的输出个数同分类数目相同，而损失层会将label变为（1，0）或
每天都要深度学习·2020-09-12 18:42

机器学习中的评价方法总结（正确率，精确率，召回率，F1值，ROC曲线，AUC面积，Loss）

机器学习中的评价指标详解机器学习中的评价指标混淆矩阵正确率（准确率、Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）P-R曲线F1-值（F1-Score）ROC曲线*示例代码*Reference
技术宅zch·2020-09-12 16:48

【转】召回率 Recall、精确度Precision、准确率Accuracy、虚警、漏警等分类判定指标...

根据自己的知识总结的，定义应该肯定对了，在某些表述方面可能有错误的地方。假设原始样本中有两类，其中：1：总共有P个类别为1的样本，假设类别1为正例。2：总共有N个类别为0的样本，假设类别0为负例。经过分类后：3：有TP个类别为1的样本被系统正确判定为类别1，FN个类别为1的样本被系统误判定为类别0，显然有P=TP+FN；4：有FP个类别为0的样本被系统误判断定为类别1，TN个类别为0的样本被系统正
imyangjianwei·2020-09-12 16:30

正确率、精确率、召回率介绍+Tensorflow代码实现

首先介绍一下最常用的正确率正确率(Accuracy)表示正负样本被正确分类的比例，计算公式如下：其中NTPN_{TP}NTP表示正类样本被正确分类的数目，NTNN_{TN}NTN表示负类样本被正确分类的数目
童话ing·2020-09-12 16:59

matlab 下交叉验证与 svm （多分类）模型的使用

%datas为读入的数据集labels为读入的标签%规范化数据[datas_normal]=premnmx(datas);%交叉验证k=10;%预将数据分成十份sum_accuracy_svm=0;[m
记不清下一秒·2020-09-12 15:09

评估指标：混淆矩阵、PR、mAP、ROC、AUC

文章目录TP、TN、FP、FN准确率Accuracy和错误率Errorrate混淆矩阵confusionmatrix查准率Precision和召回率RecallPR曲线AP和mAPROC曲线ROC曲线下面积
羊肉串串魅力无穷·2020-09-11 22:34

召回率recall精确率precision准确率accuracy一句话解释

准确率（accuracy）：在总样本（全部正样本和负样本）中，预测正确的正样本和负样本的比例。召回率(Recall)：在所有正样本中你预测对了多少（正样本有多少被找出来了，即召回了多少）。
William_Dong·2020-09-11 21:28

LIBSVM参数实例详解

LIBSVM工具箱的主要函数为svmtrain和svmpredict,其调用格式为：model=svmtrain(train_label,train_data,options);[predict_label,accuracy
kim_mechane·2020-09-11 14:08

GPS开发常用方法和Criteria确定android location providerGPS

publicvoidgetLocationProvider(){try{CriteriamCriteria01=newCriteria();mCriteria01.setAccuracy(Criteria.ACCURACY_FINE
刘望舒·2020-09-11 01:08

tf.metrics.accuracy()与tf.reduce_mean(tf.cast(tf.argmax(z, 1), tf.argmax(y, 1)), tf.float32)

今天发现在两个计算精确率准确率的玩意儿对不上，满脑子懵了……感谢这位博主写的文章：tf.metrics.accuracy计算的是正确率吗所以说【tf.reduce_mean(tf.cast(tf.argmax
熊猫鸡腿子·2020-09-11 01:52

模型评价指标：精准率（Precision）、召回率（Recall）和准确率（Accuracy）

  机器学习做分类任务得到结果后，往往需要一些指标来评价模型效果，常用到的就有精准率（Precision）、召回率（Recall）和准确率（Accuracy），在不同场景需要看不同指标。  
糯叽叽的汤圆·2020-09-10 20:08

caffe 准确率一直震荡，从0到0.6反复

之前我就是testinterval设的太小了，导致accuracy一直震荡……另外提醒：solver里的testite
evanna-y·2020-09-10 17:03

分类模型的评估方法-正确率(Accuracy)

我们知道，机器学习的一大任务是”分类”。我们构建了一个分类模型，通过训练集训练好后，那么这个分类模型到底预测效果怎么样呢?那就需要进行评估验证。评估验证当然是在测试集上。问题是，我通过什么评估这个分类模型呢?也就是说我们怎么给这个模型打分呢?想想我们上学时的考试，总分100分，总共100道题，作对1题给1分，最后会有一个得分，例如80分，90分，换算成百分比就是80%，90%，这是我们自然而然能想
saltriver·2020-09-10 17:07

Mental Ray渲染--在摄像机动画中如何避免finalgather闪烁？

加大accuracy的光线数量或者半径通常可以解决这个问题，这是由于光线的数量的增加
Jackery_Shh·2020-09-10 13:50

CNN图片大小选择

一般输入图片越大最后的accuracy越高；首先我们要知道的是一般情况下，图片越大（严格说分辨率越高），图片展现的信息就越多，CNN能提取到的特征就越多，最后的accuracy就越高。
wikizero·2020-08-26 22:19

DL&ML评测之IoU,ROC,AUC和mAP详解

FalsePositive,预测为正样本_实际为负样本的特征数TN:TrueNegative,预测为负样本_实际也为负样本的特征数FN:FalseNegative,预测为负样本_实际为正样本的特征数2.Accuracy
nudt_qxx·2020-08-26 15:02

主流的聚类评价指标概览及聚类精度Accuracy的Java实现

本文记录了几种主流的聚类算法的评价指标。主要参考文献：《机器学习》-周志华。其中，我们重点关注聚类精度（AC）这种评价指标的原理及实现。大体上，聚类算法的评价指标分为两种，0）外部评价指标1）内部评价指标外部评价指标是在真实标签已知的情况下，衡量聚类结果与真实标签之间的吻合程度。常用的有以下几个：0）JaccardCoefficient（JC）；1）FowlkesandMallowsIndex（F
青春是一条不归路·2020-08-26 15:51

caffe：测试每一层的时间

在caffe的目录下在terminal中运行以下命令用以测试已经训练好的caffemodel的accuracy：（或者将以下命令放在.sh文件中运行）.
BigCowPeking·2020-08-26 15:59

pytorch的六种学习率调整策略

pytorch的六种学习率调整策略2.学习率调整策略max:accuracy准确率min:loss损失函数lambda就是更新系数
Major_s·2020-08-26 14:34

kaggle数据挖掘竞赛Home Credit Default Risk讲解

1.从常理来说这种预测的结果应该是0,1，也就是分为欺诈和不欺诈两种，一般衡量指标为accuracy，但是如果这样会有缺点，因为可以预测所有人都是不欺诈的，这时accuracy的值就会很大，但这样的方案无法应用
满天星._·2020-08-26 13:33

处理不均衡数据（Dealing with imbalanced data）简洁版

（2）换个评判方式通常我们会用精度（Accuracy）和错误率（error）来评价模型的好坏。这两个指标在数据不均衡时，均不能客观的衡量模型。
Microstrong0305·2020-08-26 13:09

人智导（十四）：学习模型的效果评价

其次才是其它方面，如效率，可伸缩性等等a：TP（真正truepositive）b：FN（假负falsenegative）c：FP（假正falsepositive）d：TN（真负truenegative）准确度：Accuracy
swy_swy_swy·2020-08-25 16:21

SVM-支持向量机算法概述 ---一篇非常深入浅出介绍SVM的文章

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学
U侠学子_博约天下·2020-08-25 07:45

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

https://www.cnblogs.com/sddai/p/5696870.html准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-MeasureyuCode15Comments
To_be_brave1·2020-08-25 04:32

机器学习中分类器的性能评价指标

准确率（accuracy）准确率是最常用的分类性能指标。拿最常见的二分类问题来说，我们的模型无非是想要把正类和负类预测识别出来。
Orange先生·2020-08-25 03:39

轻轻松松使用StyleGAN（四）：对StyleGAN的逆向网络的训练过程进行优化

并利用这样的模型从目标图像中提取特征码，内容请参考：https://blog.csdn.net/weixin_41943311/article/details/102370766在训练过程中，我们使用了一些训练技巧，将accuracy
闪闪·Style·2020-08-25 01:58

数据完整性以及保证数据完整性

数据完整性（DataIntegrity）是指数据的精确性（Accuracy）和可靠性（Reliability）。
海角摩天轮·2020-08-24 22:43

通过gps,wifi,基站定位获取当前位置

privateLocationgetCurrentLocationGPS(){Criteriacriteria=newCriteria();criteria.setAccuracy(Criteria.ACCURACY_FINE
gilnuy0106·2020-08-24 19:33

ML基础－理解ROC和AUC

背景在分类问题中，最常用的评价指标就是precision、recall和f-score，还有就是accuracy，注意precision和accuracy是不一样的。
小小程序师·2020-08-24 19:02

2019-05-30（模型评估方法）

参考原文混淆矩阵实际为正例实际为反例预测为正例TPFP预测为反例FNTN评估指标基本评估指标召回率（recall）\灵敏度（sensible）：TP/(TP+FN)精确率（precise）：TP/(TP+FP)准确率（accuracy
雨住多一横·2020-08-24 17:33

模型压缩经典论文SqueezeNet:AlexNet level accuracy with 50x fewer parameters and less 0.5MB model size论文详解

ICLR2017的SqueezeNet为模型压缩领域最经典的文章之一。论文链接：http://arxiv.org/abs/1602.07360代码链接：https://github.com/DeepScale/SqueezeNet目录一、简介1.1作者1.2SmallerCNN的优点层间传递少占用带宽小更易部署于硬件1.3贡献点二、方法2.1网络结构设计技巧用1x1卷积核替代3x3减少输入通道的个
祥瑞Coding·2020-08-24 17:46
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他