Accuracy

机器学习中的precision, recall, accuracy, F值

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）：在
Joy_Shen·2018-01-16 19:45

caffe学习:绘制loss曲线和accuracy曲线

#加载必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#将由matplotlib得到的图显示在页面内而不是弹出一个窗口%matplotlibinlineimportsys,os,caffe#设置当前目录caffe_root='/home/keysen/caffe/'sys.path.insert(0,caffe_root+'python')os.chd
hukai7190·2018-01-15 20:38

tensorflow流程

1数据和预处理2确定模型结构3实现模型3.1输入占位符3.2向量层emberding3.3卷积层和池化层3.4Dropout层3.5score和predict3.6loss和Accuracy3.7可视化网络
fkyyly·2018-01-14 22:43

ISO/IEC 9126软件质量标准包括6个质量特性和21个质量子特性

b:准确性（Accuracy）：于能否得到正
闪破风浪·2018-01-13 22:36

超全机器学习术语词汇表

A准确率（accuracy）分类模型预测准确的比例。
hy99998888·2018-01-07 15:19

caffe绘制loss曲线和accuracy曲线

绘制loss和accuracy曲线首先需要注意：不同版本的caffe训练的log日志不同，一定要用相对应的extra文件夹内的工具来进行解析log文件首先将extra文件夹拷贝到log文件夹内。
eclipSYcn·2018-01-05 14:59

深度学习之语义分割中的度量标准（准确度）(pixel accuracy, mean accuracy, mean IU, frequency weighted IU)

深度学习之语义分割中的度量标准（准确度）(pixelaccuracy,meanaccuracy,meanIU,frequencyweightedIU)下面是根据全卷积语义分割的准确度程序编写import_init_pathsimportosimportnumpyasnpfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltfromskimageimportio
残月飞雪·2018-01-03 20:14

二分类模型评估指标的计算方法与代码实现

预测真实正例反例正例TPFN反例FPTN1.准确率--accuracy定义：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之比。
隐马尔科夫模型·2017-12-22 22:41

加L2正则化防止过拟合前后准确率变化，以及权重初始化

第一张图是我没有加正则化防止过拟合以及随机初始化权重矩阵的accuracy图。第二章是我加了L2正
accumulate_zhang·2017-12-15 11:37

YOLO计算验证集Acc

Acc：Accuracy，正确率。计算过程：统计预测正确的预测错误的目标数量，Acc=正确数量/（正确数量+错误数量）。错误包括误检和漏检，误检包括类别误检和位置误检。
bianjingshan·2017-12-07 09:20

tensorflow 中 eval()和run()的区别?

tensorflow官方教程中有这么两行代码train_accuracy=accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:1.0})print
瓜而不皮·2017-12-06 14:36

2016.7.2

remotecontrol遥控器truckn卡车，来往associatedwith与……有关vulnerableto易受……的攻击headtohead.势均力敌subscription订阅adhereto遵守accuracy
草莽书生·2017-12-03 07:30

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

机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy主要内容AUC的计算Precision、Recall、F-measure、Accuracy的计算1、AUC
zhihua_oba·2017-11-30 16:00

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
huangbo929·2017-11-28 10:41

交叉验证的用处

以下内容转载自两篇博文，具体地址直接百度可以看到~1.交叉验证可以用来确定模型的参数一般来说准确率(accuracy)会用于判断分类(Classification)模型的好坏。
dinkwad·2017-11-27 17:16

TensorFlow入门（八）tensorboard 的一个简单示例

2.使用tensorboard来看training和validation的loss和accuracy变化对于调参非常非常有帮助。经验足的炼丹选手通过tensorboard可以很容易地判
永永夜·2017-11-21 16:38

分类器评估方法：准确率和混淆矩阵

注：本文是人工智能研究网的学习笔记准确率accuracy_score：函数计算分类准确率，返回被正确分类的样本比例（default）或者是数量（normalize=False）在多标签分类问题中，该函数返回子集的准确率
cnkai·2017-10-30 16:00

开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

A准确率（accuracy）分类模型预测准确的比例。
小小孩儿的碎碎念·2017-10-24 16:30

python学习笔记（三）绘制训练过程的loss和accuracy曲线

0、参考文献[1]http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847[2]http://blog.csdn.net/YhL_Leo/article/details/517749661、记录训练日志在训练过程中的命令中加入一行参数，实现Log日志的记录其中目录改成自己项目的目录，这样训练结束之后，会在Log文件夹中生成每次训练的Log日志
古书堂烟羽·2017-10-24 15:33

开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

A准确率（accuracy）分类模型预测准确的比例。
Lunaqi·2017-10-24 09:37

准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）

整理了知乎上的前两个回答，https://www.zhihu.com/question/19645541其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来
小胖蹄儿·2017-10-13 16:48

神经网络中的过拟合的原因及解决方法、泛化能力、L2正则化

过拟合：训练好的神经网络对训练数据以及验证数据拟合的很好，accuracy很高，loss很低，但是在测试数据上效果很差，即出现了过拟合现象。
recordcode·2017-10-10 10:05

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

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)等领域,评估
走出自动化坑的程序猿·2017-10-09 22:36

AI基本术语笔记

A准确率（accuracy）分类模型预测准确的比例。二分类问题中，准确率定义为：accuracy=(truepositives+truenegat
yuquanle·2017-10-07 20:31

准确率、精准率和召回率的理解

准确率、精准率和召回率的计算公式如下：准确率（accuracy）：(TP+TN)
dt_lizhen·2017-09-29 13:56

tensorflow学习——TensorBoard可视化

、添加要显示的变量importtensorflowastf#用于标量的summarytf.summary.scalar('loss',cross_entropy)tf.summary.scalar('accuracy
ei1994·2017-09-26 22:31

AI challenger 场景分类 PyTorch 迁移学习 resnet18

没计算资源，只能简单测试下resnet18训练代码（带验证）：'''TODO:-采用更深的网络（简单，但是需要计算资源）-top3accuracy，可参考https://github.com/pytorch
Wayne2019·2017-09-26 20:41

sklearn.metrics中的评估方法(accuracy_score,recall_score,roc_curve,roc_auc_score,confusion_matrix)

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。
hlang8160·2017-09-20 14:13

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

Python工程师标准>>>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
weixin_34050519·2017-09-11 11:00

西瓜书学习笔记——（2）模型评估与选择

经验误差与过拟合错误率（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
alistair_chow·2017-09-07 14:15

深入MNIST

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html最后一段代码中train_accuracy=accuracy.eval
PhDing_H·2017-09-07 10:43

模型评估

对于分类算法，评价指标主要有AUC，accuracy，precision等。本文主要介绍相关术语。
devinwood·2017-08-29 20:05

机器学习笔记7：TensorFlow进阶之利用CNN训练MNIST

代码分析及调试在aliceyangxi1987的博客中，基本的代码思路与中文社区中的思路基本一致，不同的地方在于，博客中的代码将准确率计算的步骤进行封装成一个函数也就是compute_accuracy(
清水寺种辣椒·2017-08-27 17:14

Precision，Recall，F1score，Accuracy的理解

Precision，Recall，F1score，Accuracy四个概念容易混淆，这里做一下解释。假设一个二分类问题，样本有正负两个类别。
AI之路·2017-08-23 08:47

tensorflow 中batch normalize 的使用

但是最近在调slim中的resnet的时候，发现训练集有很高的accuracy（如90%），但是测试集的accuracy还是很低（如0%，1%），这肯定不是由于欠拟合或者过拟合导致的。
jiruiYang·2017-08-15 22:26

用pycaffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

#!/usr/bin/envpython#导入绘图库frompylabimport*importmatplotlib.pyplotasplt#导入"咖啡"importcaffe#设置为gpu模式caffe.set_device(0)caffe.set_mode_gpu()#使用SGDSolver，即随机梯度下降算法solver=caffe.SGDSolver('lenet_solver_sgd.p
ylh9604·2017-08-12 15:19

Keras的入门

10,activation='softmax'))model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy
Lefenger·2017-08-06 14:46

ML之模型评估与选择简介

模型评估与选择1.empiricalerror&&overfitting(经验误差和过拟合)分类错误的样本数占样本总数的比例成为errorrate(错误率)相应的，分类正确的称为accuracy(精确度
lovesnowbest·2017-07-28 12:23

Keras一知片解

result=model.fit(data,label,batch_size=50,nb_epoch=35,shuffle=True,verbose=1,show_accuracy=True,validation_split
Jy_liu·2017-07-24 00:11

机器学习 - 分类效果评估

1.混淆矩阵（confusionmatrix）2.精确度（precision）3.召回率（recall）4.准确率（accuracy）5.F得分（F-score）6.ROC曲线（ROCcurve）7.AUC
KeeJee·2017-07-21 22:48

（3-3）Unity3D/项目：游戏常用英文命名

Character力量Strength耐力Stamina/Patience智力Intellect免疫力Immune/Immunity生命力HitPoint(HP)魔法力MagicPoint(MP)命中率Accuracy
BeUniqueToYou·2017-07-21 15:28

机器学习——准确率、精度、召回率和F1分数(Machine Learning - Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)

EvaluationofMachineLearningAlgorithmOnceyouhavedoneamachinelearningmodelforclassificationproblem,wewanttoknowtheaccuracyofpredictionofthemodel.Wecanuseaccuracy,precision,recallandf1-scoretoshowhowgood
UoM_XiaoShuaiShuai·2017-07-16 12:52

基于TensorFlow的Keras运行出错解决方案

今天运行代码时报了这个错误出错代码:self.AM=Sequential()self.AM.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer,\metrics=['accuracy
黑暗骑士V·2017-07-15 23:09

对机器学习入门知识的总结

第二章：模型评估与选择2.1经验误差与过拟合1.错误率（errorrate）：分类错误的样本数占样本总数的比例m个样本中a个样本分类错误——errorrate：E=a/m2.精度（accuracy）=1
Franklinbill·2017-07-14 16:26

对机器学习入门知识的总结

第二章：模型评估与选择2.1经验误差与过拟合1.错误率（errorrate）：分类错误的样本数占样本总数的比例m个样本中a个样本分类错误——errorrate：E=a/m2.精度（accuracy）=1
Franklinbill·2017-07-14 16:26

caffe-mnist数据识别loss accuracy曲线

caffe绘制训练过程中的accuracy、loss曲线-竹馨shine的专栏-博客频道-CSDN.NET关闭竹馨shine的专栏目录视图摘要视图订阅varusername="u013989576";var_blogger
triple_J6·2017-07-04 16:54

机器学习中precision和accuracy区别

一些术语对于一个二分类问题，我们定义如下指标：TP：TruePositive，即正确预测出的正样本个数FP：FalsePositive，即错误预测出的正样本个数（本来是负样本，被我们预测成了正样本）TN：TrueNegative，即正确预测出的负样本个数FN：FalseNegative，即错误预测出的负样本个数（本来是正样本，被我们预测成了负样本）分类器性能评价指标由以上四个指标，可以进一步衍生出
看穿数据之美·2017-06-20 18:58

聚类模型性能评价指标

有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy,precision,recall,etc；由于聚类算法是无监督的学习算法，评价指标则没有那么简单了。
爱丽丝的猫咪后院·2017-06-19 18:00

《机器学习》基本术语标准翻译总结：第2章

errorrate：错误率accuracy：精度error：误差trainingerror：训练误差（或“empiricalerror：经验误差”）testerror：测试误差generalizationerror
xpHoloAI·2017-06-19 14:27

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

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(Precision),召回率
Lecol_leng·2017-06-12 17:21
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