Accuracy 第38页

机器学习的评价指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线等

将负类预测为负类数FalsePositive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报(TypeIerror)FalseNegative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报(TypeIIerror)1、准确率（Accuracy

Never-Giveup·2018-09-14 22:41

TensorFlow绘制loss/accuracy曲线

1.多曲线1.1使用pyplot方式importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(1,11,1)plt.plot(x,x*2,label="First")plt.plot(x,x*3,label="Second")plt.plot(x,x*4,label="Third")plt.legend(loc=0,ncol=1)#参数：loc设

DLer_QChen·2018-09-10 09:21

sklearn计算准确率和召回率----accuracy_score、metrics.precision_score、metrics.recall_score

转自：http://d0evi1.com/sklearn/model_evaluation/accuracy_score**clf.score(X_test,y_test)引用的就是accuracy_score

LFGxiaogang·2018-09-08 17:10

Recall_Precision_mAP

召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP)），交除并（Intersection-over-Union（IoU））Accuracy：准确率

JH0lmes·2018-09-07 19:38

准确率(accuracy)，精确度(precision)，召回率(recall) ——评价标准学习 part1

在学习机器学习算法过程中，在学习评价标准（accuracy,precision,recall）内容的时候，记录一下自己遇到的问题。在网上查找准确率，召回率，一般会发现两套描述。

Eric_Blog_csdn·2018-09-07 15:54

Tensorflow深度学习笔记（四）--CNN手写数字识别可视化

全连接层数：3，全连接层DropoutRate:0.8；激活函数：Relu损失函数：交叉熵Optimizer：AdamOptimizer可视化工具：tensorboad先看结果：训练21epoch，测试集accuracy

Gavin Chan·2018-09-05 19:23

AUC、ROC、Recall、Precision和F1 Score

以前看这东西经常迷惑，以为评估模型好坏的标准就是看预测对了多少，即：正确率（accuracy）=预测对的/总数。但是，不能总是用这种简单的指标来评测模型的好坏。

放开那个BUG·2018-09-04 09:33

2018-08-26 雅思基础口语

Homework:前五个话题中的whatkindof类型的问题三遍录音第一遍为原始表达，注重meaning第二遍和第一遍观点要一样，回听第一遍录音，改语法错误，强行升级表达(accuracy)第三遍复述第二遍录音

L7_526d·2018-08-30 22:11

TensorFlow训练过程遇到的问题

训练不收敛我的程序是一个分类程序，刚开始的时候训练不收敛，accuracy基本为零，预测输出只输出一类。愁的我脑仁疼。解决办法：对输入加一个正则化。不得不说，微调对训练过程太重要啦。

菲露露小仙女·2018-08-28 10:46

理解机器学习中的：Accuracy、Precision、Recall、F1 Score

前言：由于三番五次碰到：Accuracy、Precision、Recall、F1Score4个名词，所以花点时间作个笔记。同时，也为后来者减不必要的时间的开支，4个名词的的以下各种阐述是基于二分类。

wanghongqu·2018-08-27 14:32

机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy（转）

主要内容AUC的计算Precision、Recall、F-measure、Accuracy的计算1、AUC的计算 AUC是一个模型评价指标，用于二分类模型的评价。

liqiming100·2018-08-27 14:02

python tqdm进度条

fromtqdmimporttqdmwithtqdm(total=100,desc='TrainEpoch#{}'.format(1),disable=False)ast:t.set_postfix({'loss':1,'accuracy

蓝鲸123·2018-08-23 12:54

评价训练效果的值——精准度（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）、交除并（IoU）

每次谈到这些值得时候都很混乱，这边通俗的讲解出来，然而目前mAP还没弄明白，后续弄明白再贴出来。。。。TP是正样本预测为正样本FP是负样本预测为正样本FN是本为正，错误的认为是负样本TN是本为负，正确的认为是负样本precision就是在识别出来的图片中（预测为正样本的图片是识别出的图片），TP所占的比值：precision=TP/(TP+FP)recall就是被正确识别出来的正样本个数与测试集中

MaggieQuan·2018-08-23 11:41

IoU、Accuracy、Precision、Recall区别

（IoU--交并比；Accuracy--准确率；Precision--精确率；Recall--查全率、召回率）评价神经网络的结果，可以考察以上关键指标。

yuyuelongfly·2018-08-20 22:02

PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线

PyTorch、Caffe绘制训练过程的accuracy和loss曲线衡量模型的好坏其实最重要的看的就是准确率与损失率，所以将其进行可视化是一个非常重要的一步。

tequilaro·2018-08-19 20:20

混淆矩阵

TruePositive):预测为正，实际为正FN(FalseNegative):预测为负，实际为负TN(FalsePositive):预测为正，实际为负FP(TrueNegative):预测为负，实际为正精确率、准确率：Accuracy

Andy_shenzl·2018-08-18 17:51

微信小程序地图显示与定位快速实现

非常方便，下面就说一下代码：页面经度：{{longitude}}纬度：{{latitude}}速度：{{speed}}精度：{{accuracy}}定位//index.js//获取应用实例constapp

gisuuser·2018-08-16 10:21

【机器学习】模型评估与选择--西瓜书第二章

2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.5偏差与方差2.1经验误差与过拟合错误率（errorrate）：分类错误的样本占总样本的比率精度（accuracy）：分类正确的样本占总样本的比率误差

1273545169·2018-08-11 18:56

【zt】Accuracy，Precision, Recall, F1-Measure

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

木木资料馆·2018-08-09 09:53

【SQUEEZENET】AlexNet-level Accuracy with 50X fewer parameters and 0.5MB model size

这是由UCBerkerley和Stanford研究人员一起完成的Squeezenet网络结构和设计思想。SqueezeNet设计目标是在保持精度（Alexnet）的情况下简化网络的复杂度。1、设计原则：尽量选择1*1卷积核来代替3*3卷积核，因为1*1的卷积核比3*3的卷积核参数少了9倍。减少3*3卷积核的输入通道（inputchannels），因为卷积核参数为：（numberofinputcha

One__Coder·2018-08-08 13:58

理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall）

理解精确率(precision)、准确率(accuracy)和召回率（recall）正样本负样本预测正例TPFP预测反例FNTNTN，预测是负样本，预测对了FP，预测是正样本，预测错了FN，预测是负样本

姜兴琪·2018-08-08 10:26

牢记分类指标：准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC

为分类任务选择正确的衡量指标栗子1：倘若某人声称创建了一个能够识别登上飞机的恐怖分子的模型，并且准确率（accuracy）高达99%。你相信吗？好了，有这么一个

MiracleJQ·2018-08-05 14:56

机器学习西瓜书（周志华）学习笔记（2）-模型评估与选择（上）

精度（accuracy）：1-错误率。误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。

wynlnlhhjy·2018-08-04 12:15

Tensorflow计算正确率、精确率、召回率、虚警率和漏检率

首先介绍一下最常用的正确率正确率(Accuracy)表示政府样本被正确分类的比例，计算公式如下：其中NTP表示正类样本被正确分类的数目，NTN表示负类样本被正确分类的数目，NFP表示负类样本被分为正类的数目

非典型废言·2018-08-01 18:40

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

原文地址为：准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-MeasureyuCode15Comments机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR

CHCH998·2018-07-30 19:58

如何解决过拟合（overfitting）问题？

earlystopping：可以设定一个迭代截断的阈值，到了这个阈值迭代终止；也可以设定两次迭代之间的accuracy提高很小的时候，停止迭代。

萝卜YANG·2018-07-30 16:31

白话理解: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)

本文重点是在白话,不是数学上面的严格定义.那首先要有一个业务场景,就好比上学,学习数据库,就要用到学生成绩.在这,我们的业务场景就是对100个西瓜进行分类(已知生熟各半)下面是针对上面场景,对各个术语的解释准确率(Accuracy

iteye_18979·2018-07-27 19:55

白话理解: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)

flyfoxs·2018-07-27 19:00

[CV Paper] FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy

论文阅读：CPU上的高精度实时人脸检测器综述人脸识别是计算机视觉和模式识别的基础问题，过去几十年取得了长足进步，但是由于计算量较大，在CPU上的实时检测一直没有很好的被解决。面临的主要问题，一是人脸和背景的可变性都太大（种类太多），二是由于人脸的不同尺寸，使得搜索空间快速上升。过去的主流方法，一种是基于手动构建的特征（hand-craftfeatures），这种方法在CPU上速度尚可，但是面对种类

永无乡·2018-07-27 13:05

物体定位Object Detection中评价标准mAP的简单介绍

首先再回顾一下基础的评价标准三件套（假设一共一百学生，男女各半，检测的时候男生全部检测正确，女生有25人分为男生）：1.准确率accuracy:分类对的样本除以总样本个数，这个一般是针对于整个分类任务说的

hhb1994·2018-07-26 16:20

机器学习中的评价指标（一）-Accuracy、precision、Recall、F1 Score、ROC Curve、PR Curve、AUC

跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标,如ACC、ROC、AUC等，我们下面对各个评估指标逐一说明。在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种"距离"得出的。性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法

faithmy509·2018-07-26 11:56

西瓜书第二章笔记

概念错误率（errorrate）：分类错误的样本数占样本总数的比例精度（accuracy）：精度=1-错误率误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差（trainingerror

小饕·2018-07-25 13:10

检索系统的评价指标（准确率、精确率、召回率和F1-measure）

准确率（Accuracy）：为系统将男生女生分类正确的统计A=[30+（60-20）]/100精确率（Precision）也叫查准率：为检索出正确的个数/检索出的总个数P=30/50召回率（recall

zoulala·2018-07-23 20:35

accuracy.eval

accuracy.eval()函数的作用:f.Tensor.eval(feed_dict=None,session=None)：作用：在一个Seesion里面“评估”tensor的值（其实就是计算），首先执行之前的所有必要的操作来产生这个计算这个

shishi_m037192554·2018-07-23 13:41

python pyplot accuracy cost曲线绘制

本文主要内容是使用pythonmatplotlib绘制accuracy,cost曲线。

FishBear_move_on·2018-07-22 20:55

数据分析师养成之路--keras学习中metrics和callbacks笔记

complie中的metrics参数model.compile(...metrics=['accuracy'])如上,metrics中有两个arguments,y_true,和y_pred它所接收的评估指标为

鲁鲁酱1996·2018-07-19 17:24

2018-07-18 雅思基础口语

今日作业:topic:studyorwork从链接的题中选择三遍录音第一遍为原始表达，注重meaning第二遍和第一遍观点要一样，回听第一遍录音，改语法错误，强行升级表达(accuracy)第三遍复述第二遍录音

L7_526d·2018-07-18 19:25

深度学习二分类指标

混淆矩阵准确率(accuracy)：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数的之比。

北海尚易·2018-07-17 20:12

正确率计算

,)int32ndarrayreturn(output.argmax(axis=1)==label.astype(‘float32’)).mean().asscalar()在Gluon文档里有这个计算accuracy

这题我会啊·2018-07-17 13:23

机器学习中如何处理不平衡数据（imbalanced data）？

wuliytTaotao·2018-07-14 15:00

机器学习-学习笔记（二）第二章模型评估

一、基本概念错误率（errorrate）-分类错误的样本数占样本总数的比例，在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m，则精度（accuracy）为1-a/m。

Avlon·2018-07-13 23:36

caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.shcaffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和caffe-master/tools/extra/plot_trainin

haoji007·2018-07-13 17:06

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。

Jeo_dmy·2018-07-13 12:41

机器学习：性能度量_分类_准确率

公式：accuracy(y,y^)=1nsamples∑nsamples−1i=11(yi^=yi)accuracy(y,y^)=1nsamples∑i=1nsamples−11(yi^=yi)，其中y

BQW_·2018-07-13 00:00

Accuracy index of object detection: F1 & IoU

Reference:https://stats.stackexchange.com/questions/273537/f1-dice-score-vs-iouhttps://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/Definition:IoU(Intersectionover

there2belief·2018-07-09 16:27

cs231n_2017_solver

觉得solver.py拿来训练很好用，存一波：目录：solver.py，solver训练FullyConnectedNet，外加一段可视化loss与accuracy函数的代码。

AChcxchCA·2018-07-08 16:16

目标检测和分类的评价指标

评价指标：准确率（Accuracy），混淆矩阵（ConfusionMatrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），meanAveragePrecision(mAP

大白机器人·2018-07-03 16:40

深度学习之评估标准(F1)

对于不平衡数据，假如大类占比98%，且模型把结果都判断为大类，accuracy=大类占比98%，会很高，然而结果没用。对于不平衡数据，偏好f1.使用TensorFlow方式实现。

StarsOcean·2018-07-02 23:57

机器学习模型的评估和选择

模型评估与选择经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"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;相应的，1-α/m称为"精度"(accuracy

有梦想的人不睡觉121·2018-07-02 10:47

《机器学习（周志华）》——第2章模型评估与选择

1、我们常把分类错误的样本数占样本总数的比例称为错误率（errorrate），而（1-错误率）被称为精度（accuracy）；学习器在训练集上的误差称为训练误差（trainingerror）或经验误差（

Zessay·2018-06-29 15:07

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