Accuracy 第6页

Wandb是啥，怎么用

wandb-history.json：存储了训练过程中的所有指标，如loss、accuracy等等。

小帆别吃糖·2023-04-13 21:41

Spark - AUC、Accuracy、Precision、Recall、F1-Score 理论与实战

BIT_666·2023-04-12 20:42

使用sklearn的metric的填坑记录

坑之一：准召计算不准确：recall_score和accuracy_score计算出来的是全部样本的准确率，分母是全部样本，而不是我们想要获取的0集合或者1集合的准确率，如果要计算0/1集合的准确率，是需要用这个函数的

小小兰哈哈·2023-04-12 14:26

pd.set_option参数设置

display.float_format',lambdax:'%.2f'%x)pd.set_option('display.expand_frame_repr',False)pd.set_eng_float_format(accuracy

weixin_34223655·2023-04-12 06:40

机器学习分类问题指标理解——准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积

0.一个例子在分类(classification)问题的模型评估中，常用的评测指标有以下7个：准确率(accuracy)精确率(precision)召回率(recall)F1-ScoreROC曲线P-R

MichaelLee826·2023-04-11 09:24

机器学习中的评价指标

、FN、TN、FP的各自含义（其中T代表True，F代表False，P即Positives，N即Negatives）：混淆矩阵真实正例真实负例检测正例TPFP检测反例FNTN模型性能指标：1.正确率（Accuracy

致炫登场·2023-04-11 07:09

Accuracy/Precision/Recall/F1

对于二分类一般我们说，对某个类别的precision、Recall、F1，二分类，默认是对正例的。对于多分类假设有三分类[1,2,3]，那么有P1，R1，F1和P2，R2，F2和P3，R3，F3。已知：P1=TP1/(TP1+FP1)R1=TP1/(TP1+FN1)F1_1=2(P1R1)/(P1+R1)————————————————P2=TP2/(TP2+FP2)R2=TP2/(TP2+FN2

京漂的小程序媛儿·2023-04-09 18:57

体系结构学习-3-基本分支预测方法

采用静态分支预测的方法就是在代码运行前就决定好这个分支的valid=1(始终跳转)orvalid=0(始终不跳转)性能评估：按之前文章-1-中提到过的数据进行估算程序中的分支指令大约占据20%,其中大约有70%会执行跳转Accuracy

淡定路过的我·2023-04-09 04:34

准确率，精确度(AP)与召回率（AR）

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)准确率（Accuracy

dracarys_e532·2023-04-09 03:08

深度学习中，使用regularization正则化(weight_decay)的好处，loss=nan

刚开始训练一个模型，自己就直接用了，而且感觉训练的数据量也挺大的，因此就没有使用正则化，可能用的少的原因，我也就不用了，后面，训练到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出现loss=nan

weixin_30512043·2023-04-08 16:32

从零构建机器学习模型(三)模型分析及神经网络入门

1.2模型分析(ModelExploration)1.2.1模型准确性(Accuracy)数据在经过预处理之后我们就可以考虑开始构建我们的模型。

雨洛晨曦·2023-04-08 12:36

mAP平均精度均值(Mean Average Precision)

这个性能由不同的统计量来度量，包括准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）等等。选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量。而对每个应用来说

小白想听人话·2023-04-07 20:44

【评价指标】混淆矩阵Confusion Matrix

并能从中计算精确值(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、交并比(IoU)。以二分类

ting♡·2023-04-07 18:43

机器学习的评价指标 PR,ROC

基础概念首先需要了解TP,TN,FP,FN的概念准确率（accuracy）精确率（precision）描述的是在所有预测出来的正例中有多少是真的正例，是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率（recall

chopper_bbf4·2023-04-07 07:12

SVM算法概论

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

风雪夜归子·2023-04-07 07:07

通俗易懂理解SVM，支持向量机的统计学基础，推导公式，核函数的出现原因，松弛变量的出现原因

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）

叫我小小飞·2023-04-07 07:04

SVM-支持向量机算法概述

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

FishBear_move_on·2023-04-07 07:00

超全汇总！机器学习常用术语词汇表

准确率(accuracy)分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中，准确率的定义如下：在二元分

宋懵懵的数据生活·2023-04-06 20:17

笔记-tensorflow计算accuracy等

importtensorflowastfdeftf_confusion_metrics(predict,real):predictions=tf.argmax(predict,1)actuals=tf.argmax(real,1)ones_like_actuals=tf.ones_like(actuals)#维度和actuals一样的全1的张量zeros_like_actuals=tf.zeros

科技瞭望台·2023-04-06 18:06

目标检测--精确度(precision), 准确率(accuracy), 召回率(recall), 漏检率, 虚警率

转自：https://blog.csdn.net/qq_29007291/article/details/86080456假设:一组样本，个数为，正例有P个，负例有N个，算法结果:判断为正例的正例有TP个，判断为负例的正例有FN个(假的负例）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指标计算:精确度（Precision）P=所有判断为正例的例子中，真

6梦浮生6·2023-04-06 17:38

深度学习，误检率，漏检率计算

+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指标计算: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

Vertira·2023-04-06 16:00

这725个机器学习术语表，太全了！

1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation累积误差反向传播Accuracy

Imagination官方博客·2023-04-06 10:17

AI词汇(英中)

英文中文翻译absolutevaluerectification绝对值整流Accumulatederrorbackpropagation累积误差逆传播accuracy准确率acoustic声学ActivationFunction

wtuiigu·2023-04-06 10:28

Precision，Recall，F1score，Accuracy

1用途Precision，Recall，F1score，Accuracy是模型常用的评价指标。2TP、TN、FP、FN以一个二分类问题为例，样本有正负两个类别。

aolaf·2023-04-05 22:34

【机器学习】分类模型评价指标（混淆矩阵、ROC）--学习笔记

分类模型的评价指标：交叉熵、混淆矩阵、ROC曲线交叉熵混淆矩阵（本身不是评价指标，只是一个特殊的矩阵）准确率（Accuracy）精准率（Precision）召回率（Recall）F1值（F1-score

等秃了就去学算法·2023-04-05 22:20

机器学习（深度学习）常见面试题--基础知识篇

Accuracy准确率，分类正确的样本占总样本的比例。当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的主要因素。即准确率虽然简单

雪糕遇上夏天·2023-04-05 17:37

A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解

在分类任务中，各指标的计算基础都来自于对正负样本的分类结果，用混淆矩阵表示，如图1.1所示：准确率Accuracy=TP+TNTP+FN+FP+TNAccuracy=\dfrac{TP+TN}

汀、人工智能·2023-04-04 18:31

深度学习pytorch实战三：VGG16图像分类篇自建数据集图像分类三类

1.自建数据集与划分训练集与测试集2.模型相关知识3.model.py——定义AlexNet网络模型4.train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数

Studying 开龙wu·2023-04-04 11:39

150亿！谷歌发布史上最大视觉模型V-MoE，却最有希望减少碳排放？

近日，土豪GoogleAI继之前发布的20亿参数的ViT-G/14模型之后，又发布了参数量为150亿的视觉模型V-MoE，这可以称得上迄今为止最大的视觉模型，其在ImageNet上的Top-1accuracy

机器学习算法工程师·2023-04-02 21:20

多分类f1分数_分类模型的F1-score、Precision和Recall 计算过程

分类模型的F1分值、Precision和Recall计算过程引入通常，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

weixin_39754603·2023-04-02 01:27

大陆与台湾PCB&SMT不同称谓名词术语对照

（台）加速反应Accelerator加速剂，速化剂（台）促进剂，催化剂AcceptableQualityLevel（AQL）允收品质水准（台）合格质量水平Accesshole露出孔，穿露孔（台）余隙孔Accuracy

_青v菜_·2023-04-01 17:17

深度学习 Day29——利用Pytorch实现咖啡豆识别

前期工作1、导入依赖项设置GPU2、导入数据3、划分数据集四、手动搭建VGG16模型1、模型搭建2、查看模型参数3、调用官方的VGG16网络框架五、训练模型1、训练函数2、测试函数3、正式训练六、Loss-Accuracy

-北天-·2023-04-01 13:34

[Eurosys‘22] Fleche: An Efficient GPU Embedding Cache for Personalized Recommendations

1Introduction对于深度学习推荐系统，关注的点不仅在于算法优化层面的accuracy，同时也要关注系统的性能表现（如延迟和吞吐量）。新兴的DLRM，由两部分组成。

Bazinga!·2023-04-01 03:54

深度学习pytorch实战四：GoogLeNet图像分类篇自建花数据集图像分类（4类）超详细代码

1.自建数据集与划分训练集与测试集2.模型相关知识3.model.py——定义GoogLeNet网络模型4.train.py——加载数据集并训练，计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数

Studying 开龙wu·2023-04-01 01:51

sklearn评价指标

机器学习中，常见的评价指标如下：准确率（Accuracy）精确率（Precision）灵敏度（Sensitivity），即召回率（Recall）特异度（Specificity）混淆矩阵（ConfusionMatrix

江南路漫·2023-03-31 21:18

sklearn计算准确率、精确率、召回率、F1 score（宏平均微平均）

：我的博客准确率importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_pred=[0,2,1,3]y_true=[0,1,2,3]print(accuracy_score

当代女大学生·2023-03-31 21:29

java的mape_python中的MAPE（平均绝对百分比误差）测量结果

当我试图计算MAPE时，它输出：Accuracy:-inf%这是我计算MAPE的代码。如何使它工作，或者为什么它不计算一个值。

馍菌·2023-03-31 10:50

目标检测精度评价指标

有人举过一些很典型的例子：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？假如这么一个模型：将从美国机场起飞的所有乘客均标注为非恐怖分子。

MiracleHong·2023-03-31 05:26

机器视觉中的目标检测精度评价指标

对于一个目标检测模型的好坏，大致可以从这三个方面来评估：分类精度：比如准确度（Accuracy），精度（Precision），召回率（RecallRate），PR曲线，

夏天是冰红茶·2023-03-31 04:21

02-12 作文

languageuse发展手段五段论（不一定只有五段论）折中式字数多发展充分/evidence滥/准确性400字左右一致（不要强用素材，“波浪型”）附：小错误（控制五个以内），语法准确性综合5分，独立4分发展要求：Accuracy

Sheng_257d·2023-03-30 21:33

深度学习 Day28——利用Pytorch实现好莱坞明星识别

前期工作1、导入依赖项设置GPU2、导入数据集3、划分数据集四、调用官方的VGG16模型五、训练模型1、编写训练函数2、编写测试函数3、设置动态学习率4、正式训练5、保存模型六、结果可视化1、Loss与Accuracy

-北天-·2023-03-29 03:30

混淆矩阵的概念

目录1混淆矩阵2从混淆矩阵得到分类指标2.1精确率（Accuracy）2.2正确率或者准确率（Precision）2.3召回率（Recall）2.4精确率（Accuracy）和正确率（Precision

GIS_JH·2023-03-29 02:22

python算法工程师面试题_算法工程师面试题整理

算法工程师面试深度学习模型评估方法Accuracy作为指标有哪些局限性？ROC曲线和PR曲线各是什么？编程实现AUC的计算，并指出复杂度？AUC指标有什么特点？放缩结果对AUC是否有影响？

weixin_39949894·2023-03-28 21:45

Keras应用搭建好的模型三可视化loss和acc曲线

model.fit()时，loss和acc就已经自动保存了，那么只要使用history就可以将其复现，代码如下：#loss是训练集loss，val_loss是测试集loss#sparse_categorical_accuracy

NNNJY·2023-03-28 21:53

Python数据分析（3）逻辑回归模型

2021/06/30系统环境：Windows10所用工具：JupyterNotebook\Python3.0涉及的库：pandas\train_test_split\LogisticRegression\accuracy_score

蛋肥之力·2023-03-27 03:28

机器学习｜正则化｜评估方法｜分类模型性能评价指标｜吴恩达学习笔记

逻辑回归目录正则化过拟合的问题代价函数正则化线性回归正则化的逻辑回归模型模型评估方法留出法（hold-out）交叉验证法（cross-validation）自助法（bootstrap）比较总结分类模型性能评价指标混淆矩阵准确度（Accuracy

啦啦右一·2023-03-26 07:25

聚类效果的外部评价指标——纯度(Purity)及其Python和matlab实现

若要评价分类结果，Python中直接调用sklearn库中的accuracy_score就可以得出准确率。那么聚类的“正确率”如何定义又如何计算呢？

Hello3q3q·2023-03-20 07:07

聚类算法评价指标python实现_[ML] 聚类评价指标

本文将介绍几个常见的聚类评价指标:Purity,NMI,RI,Precision(查准率),Recall(查全率),F,ARI,Accuracy(正确率).好的聚类算法,一般要求类簇具有：高的类内(intra-cluster

weixin_39681724·2023-03-20 07:36

SqueezeNet: AlexNet-Level Accuracy With 50x Fewer Parameters And <0.5MB Model Size 文章解读

Abstract最近关于深度卷积神经网络的研究主要集中于提升正确率。对于相同的正确率水平，往往能够确定出多种CNN模型。在同等正确率条件下，更小规模的CNN架构可以提供如下的三个优势：1）在分布式训练中，与服务器通信需求更小；2）在云端向自动驾驶汽车输出一个新模型时，更小模型需要的带宽更小（参数更少，从云端下载模型的数据量小）；3）在FPGA和有内存限制的其他硬件设备上更加方便部署更小的模型（更适

表达_·2023-03-19 03:24

sklearn-监督学习-分类与回归

分类模型1.KNN算法函数：KNeighborsClassifier()思路：对k个最近的邻居进行拟合，调试出最佳n_neighbors的值，分别对训练集、验证集、测试集的标记值与预测值进行拟合，用参数accuracy_score

Jana_LU·2023-03-18 16:56

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