Accuracy 第30页

新视野大学英语第三版读写教程（四）Unite 4 Midterm test answer

realistic6)distinctive7)competition8)sensitive9)obsessive10)application11)stimulant12)distinction13)accuracy14

poptar·2020-07-02 14:24

机器学习对分类问题的评价方法

分类问题的评价指标准确率（Accuracy）：正确预测的样本占所有样本的比例精确率/查准率（Precision）：预测为True的样本中真正为True的比例，P=TP／(TP+FP)查全率/召回率（Recall

Aiclin·2020-07-02 13:32

英语数学词汇大全

abbreviation简写符号；简写absoluteerror绝对误差absolutevalue绝对值accuracy准确度acuteangle锐角acute-angledtriangle锐角三角形add

mg1616·2020-07-02 12:23

解决keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5的问题

1、BinaryCrossEntropy常用于二分类问题，当然也可以用于多分类问题，通常需要在网络的最后一层添加sigmoid进行配合使用，其期望输出值（target）需要进行onehot编码，另外BCELoss还可以用于多分类问题Multi-labelclassification.定义：Forbrevity,letx=output,z=target.Thebinarycrossentropylo

·2020-07-02 11:30

解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题

在交叉验证的时候，出现val_categorical_accuracy:0.0000e+00的问题。问题分析：首先，弄清楚，训练集、验证集、测试集的区别，验证集是从训练集中提前拿出一部分的数据集。

·2020-07-02 11:25

机器学习的一些概念

主要包括准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、ROC曲线、PR曲线、AP和mAP，后续会陆续增加其他概念，如有问题欢迎批评指正。

lxk2017·2020-07-02 10:33

分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别

不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy）

lizz2276·2020-07-02 09:43

深度学习-caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线

在训练过程中画出accuracy和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态，以便更好的优化网络的训练。

白话先生·2020-07-02 09:18

计算机专业英语词汇

Animations动画Applicationsoftware应用软件Arithmeticoperations算术运算Audio-outputdevice音频输出设备Accesstime存取时间access存取accuracy

fuxuan928·2020-07-02 00:27

模型评估与改进（三）// 评估指标

回答：评估分类算法的性能用精度accuracy；评估回归算法的性能用R方（R的平方）。第一部分：二分类的评估指标2、精度accuracy指标对评估二分类模型的不足？

陈同学2020·2020-07-01 21:31

模型评估（二）—— ROC, AUC, 和ROC曲线绘制过程

1)TPR和FPR在前一篇文章里模型评估（一）——准确率(Accuracy)，精确率(P

雪国_·2020-07-01 06:40

数据分析入门--数据科学框架的搭建--04数据的统计性初探

金牌获得者的Kernel翻译而来，并对其代码进行注解原文链接https://www.kaggle.com/ldfreeman3/a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy

北白白·2020-07-01 06:12

数据分析入门--数据科学框架的搭建--05数学建模

Titanic金牌获得者的Kernel翻译而来原文链接https://www.kaggle.com/ldfreeman3/a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy

北白白·2020-07-01 06:11

机器学习：模型调参

fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVparameters=[{'a1':['a','b'],'a2':['a','b']}]clf=GridSearchCV(model,param_distributions,scoring=['accuracy

c.x.y.07.30·2020-07-01 01:52

一文了解机器学习的二十种度量指标（上）

一文了解机器学习的二十种度量指标一、前言二、分类相关的度量指标2.1ConfusionMatrix混淆矩阵2.2Accuracy准确率2.3Percision精确率2.4Recall召回率2.5F1Score2.6SensitivityandSpecificity

DouglasLikeToCode·2020-06-30 21:58

【深度学习】分类指标accuracy，recall，precision等的区别

在机器学习里面做一些分类任务时，经常会使用到一些评价指标，下面就一些常用的指标进行详细的说明。上图表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，只需要把不属于当前类的其他类都考虑为负例），表格中的四个参数说明：TruePositive（TP）：预测为正例，实际为正例FalsePositive（FP）：预测为正例，实际为负例TrueNegative（TN）：预测为负例，实际为负例FalseNegative

z小白·2020-06-30 20:02

吴恩达机器学习（九）Precision、Recall、F-score、TPR、FPR、TNR、FNR、AUC、Accuracy

目录0.前言1.Precision、Recall、F-score（F-measure）2.TPR、FPR、TNR、FNR、AUC3.Accuracy学习完吴恩达老师机器学习课程的机器学习系统设计，简单的做个笔记

zhq9695·2020-06-30 17:35

多类分类(Multi-label classification)性能评价之宏平均(macro-average)与微平均(micro-average)

通常，我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy考虑在多类分类的背景下accuracy=(分类正确的样本个数)/(分类的所有样本个数)这样做其实看上去也挺不错的，不过可能会出现一个很严重的问题

简单点1024·2020-06-30 13:52

AI实战： YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

前言YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection[Submittedon23Apr2020]【是的，你没看错，2020年04月23日，YOLOv4终于来了。】YOLOv4论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934YOLOv4开源代码：https://github.com/AlexeyAB/darknetYOLOv4的作者

szZack·2020-06-30 12:52

测评指标中的微平均F-micro 和宏平均 F-macro 真正的意义

先上几个简单的定义：准确率：accuracy查准率：Precision召回率：RecallF值：F-measure从二分类开始：对于二分类问题，可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为：真正例（TruePositive

晚山·2020-06-30 09:23

机器学习-混淆矩阵、ROC曲线和AUC图像

由此引出了模型效果评估的评价指标准确率(Accuracy)=提取出的正确样本数/总样本数召回率(Recall)=正确的正例样本数/样本中的正例样本数——覆盖率精准率(Preci

yangjiajia123456·2020-06-30 05:39

车牌识别github资源

HyperLPR智能云图公司https://github.com/zhubenfu/License-Plate-Detect-Recognition-via-Deep-Neural-Networks-accuracy-up-to

yang_daxia·2020-06-30 05:53

keras 自定义 loss损失函数， sample在loss上的加权和 metric

首先辨析一下概念：1.loss是整体网络进行优化的目标，是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的2.metric只是作为评价网络表现的一种“指标”，比如accuracy，是为了直观地了解算法的效果，充当

机器AI·2020-06-30 00:52

算法模型评估之混淆矩阵，accuracy，查准率，查全率，AUC（ROC）等小总结

学习机器模型，少不了借助一些策略来评估模型的好坏，而准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标（evaluationmetrics），而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关，前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到，AUC值则要通过ROC曲线进行计算，而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切，所以在了解这些评价指标之前，先知道什

Miracle8070·2020-06-29 21:24

tensorflow2.0(keras)--mnist数据集手写数字可视化实例

在训练过程中有训练准确率（accuracy）、验证准确率（val_a

为人名日益增长的美好生活需要读书·2020-06-29 20:44

Tensorflow的可视化工具Tensorboard的使用——标量（scalar）的使用

scalar是用来显示accuracy，crossentropy，dropout等标量变化趋势的函数。通过scalar可以看到这些量随着训练

自律者自由·2020-06-29 18:58

二分类和多分类问题的评价指标总结

1二分类评价指标准确率，精确率，召回率，F1-Score，AUC,ROC,P-R曲线1.1准确率（Accuracy）评价分类问题的性能指标一般是分类准确率，即对于给定的数据，分类正确的样本数占总样本数的比例

wf592523813·2020-06-29 17:29

毕业实用模型（三）——时间序列forecast包的使用

目录00引言1、accuracy函数2、Acf、Pacf、taperedacf、taperedpacf3、arfima4、Arima函数5、arima.errors函数6、arimaorder7、auto.arima8

逆天者顺A·2020-06-29 17:27

机器学习-查准率、查全率、调和平均值

目录一.准确率(Accuracy)二.查准率、查全率1.定义2.具体解释3.两者关联三.调和平均值1.公式2.用参数β度量两者关系一.准确率(Accuracy)误差的大小有时候不能视为评判算法效果的依据

素笺清风·2020-06-29 16:48

tensorflow2实现resnet18和50网络,最少代码!!!

resnet网络是一种使用了残差网络的结构,相较于普通的神经网络在达到一定accuracy后会出现一定的下降,resnet解决了这个问题对于初学cnn的人来说,这是一个非常好的上手模型,它的结构不复杂,

weixin_45483906·2020-06-29 16:28

sk-learn Facebook数据集预测签到位置

特征值：“x”,“y”,“accuracy”,“day”,“hour”,“

ran_梦·2020-06-29 14:47

NLP文本情感分析:测试集loss比训练集loss大很多，训练集效果好测试集效果差的原因

NLP情感分析：测试集loss比训练集loss大很多一、前言二、原因一、前言最近在学习神经网络自然语言处理的相关知识，发现运行的之后测试集的loss比训练集的loss大很多，而accuracy比训练集的小

雪花不落·2020-06-29 14:43

BaseCollectiveExecutor::StartAbort Out of range: End of sequence [[{{node IteratorGetNext}}问题

-ETA:0s-loss:0.5587-accuracy:0.70622020-01-0715:36:38.360506:Wtensorflow/core/common_runtime/base_collective_executor.cc

XH生信ML笔记·2020-06-29 11:23

tensorflow计算模型的accuracy，precision，sensitivity，specificity

计算accuracy：tf.metrics.accuracy。

陈麒任·2020-06-29 10:49

深度学习模型测试方法总结

1相关术语1.1Accuracy（准确率）、Precision（精确率）、R

_Joseph·2020-06-29 09:32

precision，recall，sensitivity， specificity ，mAP等几种评价指标

目录1.图像分类准确率Accuracy2.Accuracy的缺点3.什么是precision、recall以及F1指标、ROC曲线4.mAP的计算1.图像分类准确率Accuracy假设有测试样本100张图像

lokvke·2020-06-29 08:18

python画ROC曲线如何画的好看

importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,accuracy_score,f1_score,roc_auc_score,recall_score

愿十四亿神州尽舜尧·2020-06-29 02:59

pytorch中使用tensorboard绘制Accuracy/Loss曲线（train和test显示在同一幅图中）

因为tensorboard可以在同一幅图中显示不同文件夹下的曲线，所以将train和test分别存到不同的文件夹里就可以在同一副图中展示，简要记录代码。fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#将trainaccuracy保存到"tensorboard/train"文件夹log_dir=os.path.join('tensorboard','tr

陈正长·2020-06-28 23:09

数据分析理论【4】之模型评估

合辑传送门-->>数据分析-合辑这里主要分为分类和回归进行阐述目录分类混淆矩阵准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1scoreROC曲线AUCPR曲线回归平均绝对误差

三猪·2020-06-28 22:38

平均精度均值（Mean Average Precision, mAP）

2.准确率、召回率、精确度（1）准确率--precision&召回率--recall（2）精确度--accuracy二、影响mAP的因素与目标识别不同，目标检测中不仅仅需要在一张图片中检测到是否含有某物体

strongnine·2020-06-28 22:11

二、分类——分类预测的评价指标（附python代码）

一、常用的分类算法的评价指标（1）Precision（2）Recall（3）F-score（4）Accuracy（5）ROC（6）AUC1.混淆矩阵混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息

Nicole_Liang·2020-06-28 22:46

机器学习模型构建时正负样本不平衡带来的问题及解决方法

往往accuracy（准确率）很高，但auc很低。解决办法：1.上采样：增加样本数较少的样本，其方式是直接复制原来

benjamin_sunny_li·2020-06-28 20:41

机器学习——模型评估

1、分类模型评估对于分类模型，主要有以下几种评估指标：准确率（accuracy）正确分类的样本数占所有样本数的比例accuracy=ncorrectntotalaccuracy=\frac{n

皓皓家的·2020-06-28 20:54

深度学习-提升训练质量的技巧合集

如果遇到无论怎么训练，训练的accuracy很低，测试的accuracy很低，loss也下不去，这个时候很可能出现

临远科技-熊冰·2020-06-28 19:57

F值(F-measure)，准确率，召回率计算方法

FNTNTP=TruePositiveFN=FalseNegativeFP=FalsePositiveTN=TrueNegativeTP=TruePositiveFN=FalseNegative1.正确率（Accuracy

谷子的五福一安·2020-06-28 19:11

python实现二分类和多分类的ROC曲线教程

为理想状态）recall：原本为对的当中，预测为对的比例（越大越好，1为理想状态）F-measure：F度量是对准确率和召回率做一个权衡（越大越好，1为理想状态，此时precision为1，recall为1）accuracy

·2020-06-28 17:52

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

yuCode15Comments机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率

weixin_34144450·2020-06-28 12:26

sklearn笔记

fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVparam_grid={'C':np.arange(1e-05,3,0.1)}scoring={'Accuracy

weixin_33770878·2020-06-28 05:37

keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

目标函数，或称损失函数，是网络中的性能函数，也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数种类众多，下面以keras官网手册的为例。在官方keras.io里面，有如下资料：mean_squared_error或msemean_absolute_error或maemean_absolute_percentage_error或mapemean_squared_logarithmic_error或ms

weixin_30919429·2020-06-28 02:49

使用评分函数评估模型性能

因此决定抄书……抄书就从最烦人的xx率开始使用准确率、精确率、召回率对分类器进行评分准确率：accuracy_score，在测试数据集中（记住哦，都是在测试数据集中，后面就不写了），预测正确的数据点的数量除以测试集全部的数量

weixin_30768175·2020-06-28 00:49

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