P-R 第3页

[KO机器学习] Day8 模型评估：ROC曲线

比如精确率、召回率、F1score、P-R曲线等。上一篇已经对这些指标做了一定的介绍，但也发现这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。

码农男孩·2022-05-07 07:55

机器学习——用鸢尾花数据集画P-R曲线和ROC曲线

P-R曲线获取鸢尾花数据集fromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei

lxt1101·2022-04-23 01:10

分类模型的评价指标及实现（Python)

是针对同份数据，不同算法模型或者同模型但不同模型参数，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标；常用的评价指标（分类模型）：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、P-R

莱维贝贝、·2022-03-22 10:09

python——画几种分类器的P-R曲线与ROC曲线

写在前面：P-R曲线与ROC曲线的作用：比较学习器的性能。若一个学习器的P-R曲线/ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”，则后者的性能优于前者。

小山风·2022-03-05 07:01

F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC

1.分类正确的样本占总样本个数的比例。2.TP/FP/FN/TN1）Truepositive(TP):真正例，将正类正确预测为正类数；2）Falsepositive(FP):假正例，将负类错误预测为正类数；3）Falsenegative(FN):假负例，将正类错误预测为负类数；4）Truenegative(TN):真负例，将负类正确预测为负类数。3.Precision/Recall/F1score

joker-G·2022-03-05 07:51

P-R曲线与ROC曲线使用总结

P-R曲线与ROC曲线总结作者：jlianghttps://blog.csdn.net/jliang31.P-R曲线1）实际预测时二分类的四种情况真阳性/真正类(TruePositive，TP)：预测为正类

J-JunLiang·2022-03-05 07:47

机器学习：python绘制P-R曲线与ROC曲线

Python绘制P-R曲线与ROC曲线查准率与查全率P-R曲线的绘制ROC曲线的绘制查准率与查全率 P-R曲线，就是查准率(precision)与查全率(recall)的曲线，以查准率作为纵轴，以查全率作为横轴

疯狂奔跑的少年·2022-03-05 07:17

P-R曲线、ROC曲线、AUC及代价(CC)曲线

文章目录P-R曲线Code：ROC曲线与AUCCode：代价(CC)曲线Code：补充**P-R曲线**解释：P为查准率(precision)，表示真正例数占预测正例数的比例。

Flying Whale·2022-03-05 07:46

混淆矩阵与P-R曲线、ROC曲线

1、混淆矩阵PredictedPositiveNegativeActualPositiveTP真正(TruePositive)FN假负（FalseNegative）NegativeFP假正（FalsePositive）TN正负(TrueNegative)2、评价指标计算公式准确率Precision=召回率Recall=TPR=假正率FPR=F1值=3、调整阈值，获取混淆矩阵4、不同阈值下，计算各评

Just Jump·2022-03-05 07:16

详解 F1 Score，P-R，ROC，AUC

一、混淆矩阵（confusionmatrix）对于二分类问题来说，可将样例根据其真实类别与模型预测类别的组合划分为真正例（truepositive）、假正例（falsepositive）、真反例（truenegative）、假反例（falsenegative）四种情况，其混淆矩阵（confusionmatrix）如下：预测值（正例）预测值（反例）真实值（正例）TP（真正例）FN（假反例）真实值（反

shiinerise·2022-03-05 07:43

ROC曲线，AUC，和P-R曲线的关系

ROC曲线，AUC，和P-R曲线的关系前言：二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等发现这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。

GhostintheCode·2022-03-05 07:40

下班前几分钟，我彻底弄懂了P-R曲线、ROC与AUC

目录一、均方误差、精度与错误率二、查准率、查全率与F1F1F12.1查准率（Precision）与查全率（Recall）2.2混淆矩阵的可视化2.3P-R曲线与BEP2.4F1F1F1与FβF_{\beta}Fβ三、ROC与AUC3.1ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）3.2AUC（AreaUnderrocCurve）References一、均方误差、精度与错

serity·2022-03-05 07:39

机器学习面试题集-如何画 ROC 曲线

代码ROC曲线和P-R曲线对比？ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器的优劣。

不会停的蜗牛·2022-02-19 04:13

机器学习——入门基础

文章目录西瓜书机器学习第二章模型评估和选择一种训练集一种算法模型的评估方法性能度量值一种训练集多种算法P-R曲线ROC曲线多种训练集一种算法代价敏感错误率和代价曲线测试集上的性能在多大程度上可以保证真实的性能比较检验一个测试集一种算法假设检验多个测试集一种算法西瓜书机器学习第二章数据

友培·2021-11-25 20:23

新概念英语第一册 Lesson 7&8

目标：发音：P-R自然拼读课文：询问工作的口语句型；语法：人称代词和be动词的搭配。

搬砖行家·2021-07-12 19:36

大白话解释P-R曲线，ROC曲线和AUC曲线

P-R曲线，ROC曲线，AUC曲线等。之前已经对前三个进行过介绍，本次只介绍后三个。

数据与风控·2021-06-11 14:30

广工大数协阿里云天池金融风控训练营·Task 01赛题理解打卡笔记

二、学习内容本次比赛采用分类算法，其主要评估指标为混淆矩阵、精确率、准确率、召回率、F1score、P-R曲线、ROC、AUC等1、混淆矩阵2、精确率指预测为正的样本中正确预测的样本所占比例3、准确率指所有样本中正确预测的样本所占比例

hikarikei·2021-04-22 23:17

阿里云天池金融风控训练营数据挖掘-Task1 学习笔记

目录学习知识点概要学习内容1数据概况2分类算法中常见的评估指标召回率（查全率）P-R曲线ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容

kkifr·2021-04-22 18:48

西瓜书~至臻笔记（二）——模型评估与选择（可直接享用）

交叉验证法数据集的样本顺序留一法2.2.3自助法（可重复采样法）2.2.4调参与最终模型范围调参验证集引入2.3性能度量均方误差均方误差曲线2.3.1将错误率与精度2.3.2查准率、查全率与F1查准率(PPP)查全率(RRR)P-R

NULL not error·2021-01-13 23:29

读书笔记-美团机器学习实践-评价指标

分类问题常见的评价指标有精确率（真正/(真正+假正)）和召回率（真正/(真正+假负)）以召回率为横轴，精确率为纵轴的P-R曲线。这样的曲线越接近右上角越好。

欠我的都给我吐出来·2020-10-10 01:44

sklearn 机器学习性能分析指标

分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1score、P-R曲线、ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve

moriarty_jack·2020-09-23 19:47

【学习】评价指标理解

目录ROC曲线AUCKS曲线P-R曲线准确率（precision）召回率（recall）F1系列ROC曲线ROC的全称是ReceiverOperatingCharacteristicCurve，中文名字叫

ysq96·2020-09-16 17:03

精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线？

与P-R曲线使用查准率、查全率为纵、横轴不同，ROC曲线的纵轴是"真正例率"(TruePositiveRate，简称TPR)，横轴是"假正例率"(FalsePositiveRate，简

浪里个郎aa·2020-09-15 20:24

目标检测评价指标

Recall召回率||查全率Precision精确率||查全率两者是相互矛盾的度量，“P-R曲线”正是描述查准/查全率变化

ZDX_Y·2020-09-14 01:32

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

KernStarc·2020-09-11 22:03

各视觉任务评测指标解析

groundtruth作为评测基准)：PSNR(峰值信噪比)：维基链接SSIM(相似性度量):维基链接图像分类评测指标：准确率（top1、top5）、错误率（top1、top5）、混淆矩阵、召回率、精确率、P-R

wonengguwozai·2020-08-24 04:53

【机器学习－西瓜书】二、性能度量：召回率；P-R曲线；F1值；ROC;AUC

关键词：准确率（查准率，precision）；召回率（查全率，recall）；P-R曲线，平衡点（Break-EvenPoint，BEP）；F1值，F值；ROC（ReceiverOperatingCharacteristic

TensorSense·2020-08-24 02:23

混淆矩阵、错误率、正确率、精确度、召回率、F1值、PR曲线、ROC曲线、AUC

点击此处返回总目录一、混淆矩阵二、错误率、正确率三、精确度、召回率四、F1值五、P-R曲线六、ROC曲线参考：https://www.jianshu.com/p/82903edb58dc//这篇文章写的不错

/home/liupc·2020-08-23 22:44

关于模型评估和优化的问题记录

目录1准确率的缺陷和解决办法2准确率和召回率3平均根误差RMSE4ROC曲线5ROC曲线相比P-R曲线有什么特点？6余弦相似度/距离的使用场景7什么是距离？余弦距离是严格的距离吗？

yougwypf1991·2020-08-21 18:51

如何计算mAP

PR曲线:Precision-Recall曲线Precision:TP/(TP+FP)Recall:TP/(TP+FN)如何绘制P-R曲线Precision-Recall曲线，

Woooooooooooooo·2020-08-21 13:56

深度学习分类问题与回归问题

分类问题与回归问题分类与回归一、分类问题1.1分类性能度量：（1）准确率（accuracy）*（2）精确率（percision）*（3）召回率（recall）/灵敏度（sensitivity）（4）P-R

童璐0·2020-08-20 07:41

白话机器学习: 模型性能评价

文章目录假设空间性能评价评估方法留出法交叉验证法自助法性能度量错误率与精度查准率&查全率P-R图ROC&AUC代价敏感错误与代价曲线假设空间在周志华老师的《机器学习》一书中提到，模型的训练就是利用训练数据在数据属性构成的

新兴IT民工·2020-08-16 07:55

模型评估指标：P-R曲线和ROC曲线

在机器学习建模中，模型评估指标用于评估不同模型的优劣。在分类任务中，最简单的评估指标莫过于错误率和精度了，错误率表示的是错误分类的样本个数占总样本个数的比例，精度则是1减去错误率。错误率和精度的优点是：它们不仅仅适用于二分类问题，也同样适用于多分类问题。但是单单看错误率和精度两个指标无法很好的对模型进行合适的评估。一方面，现在不少的模型最终都是预测一个类别的概率值，为了计算错误率和精度，得设定一个

zhanht·2020-08-15 04:54

python脚本——图片重命名、图片合成视频、faster-rcnn画P-R曲线

调试fasterrcnn算法实用的python脚本目录调试fasterrcnn算法实用的python脚本一、前言二、常用python脚本三、后记一、前言最近在做关于目标检测算法的研究，调试的第一个算法就是faster-rcnn，今天要说的时笔者在跑通这个算法，也就是训练、评估、数据制作等过程中用到的一些简单实用的python脚本，在这里分享出来，写的不好希望大家多多指正。二、常用python脚本1

jmuyjl·2020-08-11 20:33

分类评价指标和回归评价指标及python实现

目录目录1、概念1.1、前提2、评价指标（性能度量）2.1、分类评价指标2.1.1值指标-Accuracy、Precision、Recall、F值2.1.2相关曲线-P-R曲线、ROC曲线及AUC值2.2

子耶·2020-08-11 17:26

hdu 5157 Harry and magic string(manacher+dp）

加入对以p为中心的点，从p-r[i]+1~p都是回文串的开头,那么对于每个回文串（开头是j）只要记录结尾从1~j-1的回文串个数，我们可以用dp记录以每个点为结尾的回文串个数，s[i]=sigma(dp

huanzhizun·2020-08-10 13:25

深度学习笔记（十一）---分类与回归评价指标

目录1、概念1.1、前提2、评价指标（性能度量）2.1、分类评价指标2.1.1值指标-Accuracy、Precision、Recall、F值2.1.2相关曲线-P-R曲线、ROC曲线及AUC值2.2、

Jayden yang·2020-08-08 20:58

深度学习之评价指标

目标检测——评价指标TP、FP、TN、FN、Recall、PrecisionTPR、TFR、FPR、FNRAP、mAP、P-R曲线ROC曲线、AUCIOU：二者之间交集除以并集F1、FPS、FLOPS非极大值抑制

旋律_Wang·2020-08-08 19:43

2019 hdu 多校四 K-th Closest Distance （主席树）

对于查询，给定了p，那么就二分区间的半径，查询[p-R,p+R]中的数字是否大于等于k个，若大于则缩小半径，否则扩大半径，最后的半径就是答案了。参考代码：#

bnc1010·2020-07-31 23:32

机器学习笔记--PR曲线和ROC曲线

是查准率，R是查全率，定义如下：查准率P类似于，“检索出的信息中有多少比例是用户感兴趣的”；查准率R类似于，“用户感兴趣的信息中有多少被检索出来了”；一般来说，查准率和查全率是一对矛盾的度量，书上给出的“P-R

洛阳山·2020-07-30 01:22

机器学习p-R roc曲线原理详解

precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+ＦＮ)P-R曲线是通过对（以2分类为例)分类阈值从1到0进行逐步下降时，所出现的一系列(p,r)的绘制形成的对于一组正负样本分配均匀的数据来说

9527----到·2020-07-29 19:57

深度学习-目标检测评估指标P-R曲线、AP、mAP

基本概念P-R曲线中，P为图中precision，即精准度，R为图中recall，即召回率。Example下面通过具体例子说明。

‘Atlas’·2020-07-28 09:20

caffe源码分析---AP与mAP计算

Precision、Recall、P-R曲线Percision评估所有检测为positive的结果中，有多少是真的positive。

zhongqianli·2020-07-15 12:07

机器学习基础知识

机器学习技巧文章目录机器学习技巧数学术语基本知识异常情况经验误差与过拟合评估方法留出法交叉验证法（crossvalidation）自助法调参与最终模型性能度量（performancemeasure）基本概念P-R

诸葛蜗牛·2020-07-14 01:56

2018年同等学力申硕临床医学1793

，呼吸困难，偶见心律失常B.剧烈胸痛，发热，心电图出现Q波，ST段弓背向上抬高C.症状.体征无典型表现，主要依据血沉增快帮助诊断D.最先有低热，倦怠，与发热程度不平行的心动过速，各种心律失常E.发热，P-R

学苑教育·2020-07-13 02:34

机器学习中的评价指标(分类指标评Accuracy、Precision、Recall、F1-score、ROC、AUC ）（回归指标评价MSE、RMSE、MAE、MAPE、R Squared）

：5.ROC6.AUC（二）回归指标评价1.均方误差（MSE）2.均方根误差（RMSE）3.MAE(平均绝对误差)4.MAPE5.RSquared1.机器学习中的评价指标简要介绍精度、精确率、召回率、P-R

五角钱的程序员·2020-07-12 18:50

评价指标——精确度，召回率，真阳率，假阳率，P-R曲线，ROC曲线，AUC

1.定义精确度（precision）/查准率：TP/（TP+FP）=TP/P预测为真中，实际为正样本的概率召回率（recall）/查全率：TP/（TP+FN）正样本中，被识别为真的概率假阳率（Falsepositiverate）：FPR=FP/(FP+TN)负样本中，被识别为真的概率真阳率（Truepositiverate）：TPR=TP/（TP+FN）正样本中，能被识别为真的概率准确率（accu

北落师门XY·2020-07-12 11:50

机器学习评价指标合辑(TP/FP/FN/TN/Precision/Recall/F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC)

我们训练模型时需要用到各种评价指标，网上很多人的总结要么太凌乱，甚至还有错误，总结一下各种常用的评价指标，以备使用时查阅，如有错误欢迎指出。1.分类准确率分类正确的样本占总样本个数的比例。2.TP/FP/FN/TN1）Truepositive(TP):真正例，将正类正确预测为正类数；2）Falsepositive(FP):假正例，将负类错误预测为正类数；3）Falsenegative(FN):假负

spectre7·2020-07-12 11:41

win10+Faster-RCNN-TensorFlow-Python3训练自己的数据集并可视化loss和p-r曲线

1.下载源码地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3，下载预训练模型VGG16网络和其他你感兴趣的网络，下载地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#pre-trained-models.在data文件夹下新建imagenet_we

water_93·2020-07-12 05:06

推荐频道

P-R