P-R

西瓜书学习笔记——第二章：模型评估与选择

交叉验证法交叉验证法的特例：留一法2.2.3自助法（适合小数据集）2.2.4调参与最终模型训练集，测试集，验证集2.3性能度量（衡量模型泛化能力的标准）2.3.1错误率与精度2.3.2查准率、查全率与F1查准率-查全率曲线（P-R
Andrewings·2020-07-10 02:06

P-R曲线

Inst#是样本序号，图中有20个样本。Class是groundtruth标签，p是positive样本（正例）,n当然就是negative（负例）score是我的分类器对于该样本属于正例的可能性的打分。因为一般模型输出的不是0,1的标注，而是小数，相当于置信度。然后设置一个从高到低的阈值y，大于等于阈值y的被我正式标注为正例，小于阈值y的被我正式标注为负例。显然，我设置n个阈值，我就能得到n种标
Fronzy·2020-07-09 05:47

机器学习-f1- p-r曲线，Roc曲线，AUC值

【机器学习笔记】：一文让你彻底记住什么是ROC/AUC（看不懂你来找我）https://segmentfault.com/a/1190000016686335作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次
Iverson_henry·2020-07-06 06:54

机器学习的评估指标

文章目录机器学习中的评估指标分类指标1，精确率和召回率（P-R曲线，AP分数，F1值）2，准确率和错误率3，真正率和假正率（ROC与AUC）4，对数损失参考文献机器学习中的评估指标分类指标首先明确TP(
__水叔·2020-07-05 04:33

P-R曲线

https://blog.csdn.net/u014203453/article/details/77598997信息检索中，我们经常会关系“检索出的信息有多少比例是用户感兴趣的”以及“用户感兴趣的信息中有多少被检索出来了”，用精度和错误率就描述出来了，这就需要引入准确率（precision，亦称查准率）和召回率（recall，亦称查全率）。准确率预测结果中，究竟有多少是真的正？（找出来的对的比例
petSym·2020-07-02 14:29

利用燕尾花数据集画出P-R曲线

利用燕尾花数据集画出P-R曲线0导入相关库importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportsvm,datasetsfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curvefromsklearn.metricsimportaverage_precision_scorefromsklearn
喝醉酒的小白·2020-07-02 02:10

修改faster的pascal_voc.py代码画出每类的P-R曲线

修改pascal_voc.py如下：参考：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/issues/670原理：主要添加了一个循环，对rec和pre进行plot使用方法：修改完之后运行测试的代码。#--------------------------------------------------------#nansbas#2019.1#------
南石北岸生·2020-07-02 01:21

机器学习---一个完整的机器学习目录

一.问题建模1.评价指标1.1分类指标二分类精确率P=TP/(TP+FP)召回率R=TP/(TP+FN)F1值2PR/(P+R)P-R曲线横轴是召回率0-1,纵轴为对应的召回率下的精确率ROC曲线横轴为假正率
dili8870·2020-07-01 22:53

Yolo计算AP,mAP,生成P-R曲线

环境：Python3.7OpencvNumpyMatplotlib参考：https://blog.csdn.net/cgt19910923/article/details/80524173https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/81564504https://www.pianshen.com/article/59941009383/前言：在d
Mr_kuilei·2020-07-01 12:47

yolov3 map、recall、p-r曲线可视化超详细

1、运行darknet官方代码中的detectorvalid指令，生成对测试集的检测结果。.\darknetdetectorvalid-out“”其中voc.data和cfg文件就是你当时训练用的配置文件，weights文件就是你训练出来的结果，其中需要修改的是voc.data文件，其中应该是有五行的，其中第三行是valid就是需要验证测试集的路径。2、执行完之后应该会在程序的当前目录生成一个re
JeremyLin❤·2020-07-01 06:01

机器学习入门笔记（一）：模型性能评价与选择

1.2训练误差1.3泛化误差(测试误差)1.4过拟合二.模型评估方法2.1留出法(hold-out)2.2正则化2.3交叉验证2.4自助法三.模型性能评价3.1错误率与精度3.2查准率，查全率，F1，P-R
逐梦er·2020-07-01 04:29

yolov3算法模型P-R曲线绘制教程(python2，python3)

方法一：python2环境下第一步：寻找在darknet/scripts文件中的reval_voc.py和voc_eval.py文件，或者在这里下载：reval_voc.py：https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014098voc_eval.py：https://download.csdn.net/download/qq_4288173
我有一根魔法棒·2020-07-01 04:52

yolo可视化——loss、Avg IOU、P-R、mAP、Recall （没有xml文件的情况）

这两个指标是和训练过程结合在一起的，具体的绘制参考博客：https://blog.csdn.net/qq_34806812/article/details/81459982感谢这位作者，非常的详细~二、P-R
龚大龙·2020-07-01 03:08

yolov3--25--Detectron目标检测可视化-P-R曲线绘制-Recall-TP-FP-FN等评价指标

Detectron目标检测平台评估训练结果（生成mAP）CUDA_VISIBLE_DEVICES=4pythontools/test_net.py--cfgexperiments/2gpu_e2e_faster_rcnn_R-50-FPN-voc2007.yamlTEST.WEIGHTSout-faster-rcnn-1/train/voc_2007_train/generalized_rcnn/
hy-lscj·2020-07-01 00:28

目标检测中的AP和mAP计算方法（极易理解版）

为了方便理解，我在文中自己画了一个P-R曲线，读完本文以后足够理解AP和mAP了，其具体计算过程可以参考我另一篇博客中第五部分：https://blog.csdn.net/zhou4411781/article
南洲.·2020-06-30 16:26

分类模型评价指标:精确率、召回率及P-R曲线、ROC曲线具体实现(附详尽代码)

1.评价指标定义(二分类)对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测的类别组合成混淆矩阵。在该矩阵中，矩阵中的行代表样例的真实类别，矩阵中的列代表预测器预测的类别(行和列所代表的可以互相交换)。利用混淆矩阵，可以将样本分为以下四种：真实类别预测类别正例负例正例TP(真正例)FN(假反例)负例FP(假正例)TN(真反例)真正例：真实为正样本，预测也为正样本。假反例：真实为正样本，预测为负样本
Sun_Sherry·2020-06-30 07:30

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

精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC等分类模型评价指标含义与作用详解

文章目录摘要一、精确率、召回率、F函数、准确率和错误率1、定义2、区别与应用二、ROC曲线、P-R曲线、AUC1、P-R曲线2、ROC曲线3、AUC摘要在涉及机器学习领域的分类问题时（尤其是衡量推荐系统性能时
工藤旧一·2020-06-29 16:47

YOLOv3训练出的模型如何计算mAP以及绘制p-r曲线？

YOLOv3训练出的模型如何计算mAP以及绘制p-r曲线？Listitem本人使用了Darknet深度学习框架训练了自己的数据，只有一个类。
weixin_42274006·2020-06-29 04:15

P-R曲线和ROC曲线的区别与选择

若选择不同的测试集，P-R曲线的变化就会非常大，而ROC曲线则能够更加稳定地反映模型本身的好坏。所以，ROC曲线的适用场景更多，被广泛用于排序、推荐、广告等领域。
根号九等于三·2020-06-29 04:01

算法工程师面试——机器学习，特征工程基础

模型评估有哪些常见的评价指标准确率的局限性RMSE指标居高不下的原因（95%的时间区间表现很好）谈谈ROC曲线ROC和P-R比有何特点？
sixgold·2020-06-29 03:21

心电图常用指标

I度房室传导阻滞：P－R间期＞0.20秒II度房室传导阻滞：莫氏
卡哇伊哈哈·2020-06-29 01:15

一文详尽混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值、P-R 曲线、ROC 曲线、AUC 值、Micro-F1 和 Macro-F1

文章目录二分类的评价指标一、混淆矩阵与TP、TN、FP、FN二、准确率、精确率、召回率、F1值三、P-R曲线四、ROC曲线、AUC值五、P-R曲线和ROC曲线有什么区别，如何选择？
一剑何风情·2020-06-28 20:22

机器学习的模型评估(使用sklearn工具)

confusion_matrix混淆矩阵（2）recall_score召回率（3）accuracy_score准确率（4）精确率（5）F1分数（6）classification_report函数（7）P-R
田田天天甜甜·2020-06-25 16:06

机器学习性能度量(2)：错误接受率 (FAR), 错误拒绝率(FRR)，EER计算方法，python实现

上一篇博文中讨论了两种常用的性能度量查准率（precision）查全率（recall，也叫召回率）对应的P-R图与真正例率（TPR），假正例率（FPR）对应的ROC图。
Rookiekk·2020-06-25 00:46

机器学习性能度量(1)：P-R曲线与ROC曲线，python sklearn实现

最近做实验要用到性能度量的东西，之前学习过现在重新学习并且实现一下。衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量。性能度量反应了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。一、性能度量方法1.1错误率与精度错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度是分类正确的样本数占样本总数的比例。1.2查准率(pre
Rookiekk·2020-06-25 00:46

YOLOV3实战5：利用三方工具绘制P-R曲线

大家好，我是小p，这篇文章主要给大家介绍一下如何利用第三方脚本绘制P-R曲线。对“对象检测”感兴趣的小伙伴，欢迎加入对象检测群813221712讨论和交流，进群请看群公告！
phinoo·2020-06-24 19:51

准确率、查准率、查全率、f-score、auc、roc、p-r曲线

安利一个贼方便的编辑数学公式的工具对于回归问题，通过maemaemae，msemsemse等指标可以很好的衡量模型的好坏，但是分类问题则不然，仅仅通过准确率等并不能很好的衡量模型的优劣，比如样本数据处于不均衡状态，99%的数据都为正样本，那么模型就算是对于任何样本都预测为正样本，准确率依然非常高，但是并不能说这个模型是一个好的模型，于是引出了查准率、查全率、f−scoref-scoref−scor
lilong_csdn·2020-06-24 05:01

【AI测试】也许这有你想知道的人工智能（AI）测试--第四篇 --机器学习模型评估，算法测试

模型评估测试Accuracy（准确率）Precision（精确率）Recall（召回率）F1值P-R（Precision-recall）曲线ROC曲线AUC值Kappa系数OOB误差Accuracy、Precision
凌晨点点·2020-06-24 04:23

NLP-文本分类（2）

数据子集探索查看下训练集总共有多少种类别，以及各类别的数量数据预处理1.通过训练集数据，建立自己的字典2、读取字典的方法，供后续使用任务三机器学习中的分类指标精确率和召回率精确率(Precision)召回率(Recall)F1分数P-R
lgy54321·2020-06-24 03:30

P-R曲线深入理解

P-R曲线就是精确率precisionvs召回率recall曲线，以recall作为横坐标轴，precision作为纵坐标轴。首先解释一下精确率和召回率。
keep_forward·2020-06-22 16:43

目标检测 记录对AP、mAP、P-R曲线的理解

获取预测结果、Ground_Truth1.1数据形式示例1.2检测数据示例2.计算精确率P和召回率R2.1计算交并比Iou2.2重新划分正负样本2.3根据预测框的Score排序2.4了解基本概念及公式2.5绘制P-R
Hren0412·2020-06-21 21:42

对精确率、召回率、P-R曲线的理解

在机器学习中，预测出的结果与真实的结果往往会有一些差异，为了描述这些差异，我们引入了一些方法。一、错误率与精度对于二分类问题，我们在开头引入图形来帮助大家详细说明一下：上面图片中全是预测数据，从中间划分，左侧为真实的正类，右侧为真实的负类，中间圆圈内所有包含的范围都是预测的正类，圆圈外的数据都是预测的负类。所以我引入一个表格帮助大家分析一下：错误率和精度不仅在二分类任务中适用，还适用于多分类任务中
声音·2020-06-21 13:50

机器学习笔记三——模型评估与选择2——性能度量(分类问题）

适用于分类问题中的性能度量1、错误率和精度2、查准率，查全率，混淆矩阵，P-R曲线，F13、ROC与AUC4、代价敏感错误率与代价曲线5、分类报告对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法
珞沫·2020-06-09 18:29

硅光电池特性研究作图

原始数据Github下载：硅光电池特性研究.xlsxMathematica作图代码不同光照度下的I-U曲线(零偏）.nb不同光照度下的P-R曲线(零偏）.nb开路电压光照曲线拟合.nb短路电流光照曲线拟合
jenny42·2020-04-09 20:52

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

机器学习分类问题指标理解0.一个例子1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）3.召回率（Recall）4.F1-score5.ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）6.P-R曲线（Precision-RecallCurve）7.AUC面积（AreaUnderROCCurve）0.一个例子在分类(classification)问题
MichaelLee826·2020-03-18 19:31

翻硬币问题

次操作，将(n/p-1)*p枚硬币翻面，令r=n%p，则剩余r+p;考虑将其中x枚反面朝上的硬币翻面，p-x枚正面朝上的硬币翻面；此时剩余正面向上的硬币总数为x+r+p-(p-x)=p，解方程得x=(p-r
胡哈哈哈·2020-03-12 03:56

机器学习第二周-模型评价（I）

一､分类模型1．混淆矩阵、P-R曲线及F1分数混淆矩阵（confusionmatrix）实际是一张表格，因其能够很容易的看出机器学习有没有将样本的类别给混淆，故称之为
Mindy-snail·2020-03-08 23:00

二战周志华《机器学习》-PR曲线和ROC曲线

假正例(FalsePositive)，真反例(TrueNegative)，假反例(FalseNegative)四种情形，四种情形组成的混淆矩阵如下：真实情况预测结果正例反例正例TPFN反例FPTN2、P-R
文哥的学习日记·2020-03-01 12:05

算法工程师面试准备——机器学习基础

模型评估有哪些常见的评价指标准确率的局限性RMSE指标居高不下的原因（95%的时间区间表现很好）谈谈ROC曲线ROC和P-R比有何特点？
iwtbs_kevin·2020-02-25 00:32

机器学习-分类度量（classification metric）常用评价指标

TN)/(TP+TN+FP+FN)precision=TP/（TP+FP）recall召回率=真阳性率（TruePositiveRate，TPR）=灵敏度(Sensitivity)=（TP/TP+FN）P-R
AiBigData·2019-11-09 18:51

yolo 学习系列（四）：训练结果评估

Precision其实就是在识别出来的图片中，飞机所占的比率Recall是被正确识别出来的飞机个数与测试集中所有飞机的个数的比值1.2平均正确率Average_precision(AP)调节阈值K，可以得到不同的(P-R
la_fe_·2019-08-23 09:25

sklearn下对于二分类和多类分类问题的评估方法总结

三、代码实践：评估指标：混淆矩阵，accuracy，precision，f1-score，AUC，ROC，P-R（补鞥能用）1.混淆矩阵：2.accuracy，precision，reacall，f1-
Clark_Xu·2019-08-16 17:15

查准率(Precision)和查全率(Recall)和 P-R曲线、ROC曲线

数据发生倾斜时，准确率判断模型好坏就不那么准确了。比如风控模型中，99个正常用户和1个欺诈用户，用一个把所有用户都识别成正常用户的模型进行预测，那么该模型的准确率为99%,然而并没有什么用。所以要用另一个参数来衡量模型的好坏。（一）查准率(Precision)和查全率(Recall)四类预测将模型预测结果分为下面四类(T/F后面跟的是预测值，组合起来是实际值)：正确肯定（TruePositive,
很吵请安青争·2019-08-10 01:39

机器学习系列（三十）——F1 Score与Precision-Recall的平衡

本篇主要内容：F1Score，Precision-Recall的平衡，P-R曲线F1Score上篇我们提到，精准率和召回率这两个指标有时精准率低一些有时召回率低一些，有时可能都低。
Ice_spring·2019-07-24 16:52

ROC曲线和P-R曲线选择

P-R曲线P-R曲线刻画查准率和查全率之间的关系，其纵轴为查准率，横轴为查全率。查准率指的是在所有预测为正例的数据中，真正例所占的比例，公式如下：例。
Mr_health·2019-07-20 16:28

sklearn计算准确率、精确率、召回率、F1 score

详细请看https://blog.csdn.net/hfutdog/article/details/88085878目录混淆矩阵准确率精确率召回率P-R曲线F1score参考资料分类是机器学习中比较常见的任务
芮芮杰·2019-05-22 20:45

ML系列笔记二：模型评估与选择

crossvalidation）自助法（bootstrapping）调参与最终模型性能度量回归任务均方误差分类任务错误率与精度查准率（precision）、查全率（recall，亦称召回率）与F1查准率-查全率曲线（P-R
chenhch8·2019-04-16 11:44

论文阅读笔记：目标检测模型中的性能评价方式-IOU、precision/recall、mAP、PR、Fps！

文章目录一、交并比IOU二、精确率(precision)和召回率(recall)三、P-R(precision-recall)曲线四、mAP(meanaverageprecision)五、检测速率Fps
炊烟袅袅岁月情·2019-04-14 22:04

Precision、Recall、P-R曲线、ROC、AUC、mAP

1.Precision和Recall2.P-R曲线3.ROC与AUC4.mAP5.代码简单实现6.Reference1.Precision和Recall对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为：TP(TruePositive)：预测为真，实际为真FP(FalsePositive)：预测为真，实际为假TN(TrueNegative)：预测为假，实际为假FN(FalseNeg
SmileLing~·2019-03-27 17:57
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