accuracy

建模之常见模型评估指标（Keras, Sklearn, R）

相同算法请见建模之常见损失函数序号概况表达式场景kerassklearnR1分类准确率预测正确个数的占比分类keras.metrics.Accuracyaccuracysklearn.metrics.accuracy_scoreAccuracy2
allen sue·2023-08-07 17:33

19 | 分类模型评估指标

文章目录Python分类模型评估指标准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1值（F1Score）混淆矩阵（ConfusionMatrix）ROC曲线和AUC值1.
刘润森！·2023-08-07 17:01

LeNet卷积神经网络-笔记

LeNet卷积神经网络-笔记手写分析LeNet网三卷积运算和两池化加两全连接层计算分析修正上图中H,W的计算公式为下面格式基于paddle飞桨框架构建测试代码#输出结果为：#[validation]accuracy
hsg77·2023-08-03 15:58

利用python glob编历特定文件夹的所有csv文件按行合并输出到一个csv文件中

csv文件中result_path="F:\\Sites_data_new\\All_data\\Temporal\\"#读取输入文件夹中csv文件file_lists=glob.glob(r'F:\\Accuracy
Threetiff·2023-08-01 15:17

【Tensorflow 大马哈鱼】 tf.metrics.accuracy

tf.metrics.accuracy返回两个值，accuracy为到上一个batch为止的准确度，update_op为更新本批次后的准确度。
飞翔的大马哈鱼·2023-07-30 00:36

ImportError: attempted relative import with no known parent package

python引用相对路径报错，我尝试从mmt路径下的trainers.py通过相对路径导入位于evaluation_metrics中的classification.py中的accuracy方法。
AI视觉网奇·2023-07-29 13:37

Precision, Specificity and Accuracy

Precision,SpecificityandAccuracy都是二元分类的相关度量。分为四类结果：1.TruePositive(TP，真阳性)：事实上是真的，认为为真；2.TrueNegative(TN，真阴性)：事实上是假的，认为为假；3.FalsePositive(FP，假阳性)：事实上是真的，认为为假；I类错误，拒真错误；4.FalseNegative(FN，假阴性)：事实上是假的，认为
气旋_c8b6·2023-07-28 13:57

一文读懂Accuracy，precision，recall

首先，需要区分四个概念：TP（TruePositive，真阳性），TN（TrueNegative，真阴性），FP（FalsePositive，假阳性）以及FN（FalseNegetive，假阴性）。举例：有10个人来检测糖尿病，其中1，3，5号有糖尿病，剩下的没有，即1，3，5号为正样本，2，4，6，7，8，9，10为负样本。我们的糖尿病系统检测结果是，1，3，6号有糖尿病，剩下的没有。TP：在这
nowherespyfly·2023-07-28 06:45

R语言--GBM-梯度提升机

)folds<-createFolds(y=data$Groups,k=5)#建一个放auc值的空向量auc<-as.numeric()Errorrate<-as.numeric()accuracy
MRI_lab·2023-07-26 04:26

R语言-logistic回归

set.seed(123)folds<-createFolds(y=data$Groups,k=10)#建一个放auc值的空向量auc<-as.numeric()Errorrate<-as.numeric()accuracy
MRI_lab·2023-07-25 08:57

详解分类指标Precision，Recall，F1-Score

文章目录1.Precision（精度）2.Recall（召回率）3.F1-Score4.Accuracy（准确率）5.P-R曲线6.TPR、FPR6.1TPR（真正率）6.2FPR（假正率）7.ROC曲线
酒酿小圆子～·2023-07-24 18:58

基于sklearn计算precision、recall等分类指标

文章目录一、分类指标函数1.1precision_score函数1.2recall_score函数1.3accuracy_score函数1.4f1_score函数1.5precision_recall_curve
酒酿小圆子～·2023-07-24 18:22

PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线

原文链接：https://blog.csdn.net/tequilaro/article/details/81841748?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogComme
fireworkseasycold·2023-07-24 17:05

PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线

yTorch、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。
fireworkseasycold·2023-07-24 17:05

[ML] 性能评估指标1---准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure（对于二分类问题）

1.准确率(Accuracy)准确率(accuracy),其定义是: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。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。
原来是酱紫呀·2023-07-22 12:10

根据P(precision)、R（recall）计算F1和iou

被模型预测为正类的负样本（预测错误的正样本）FN：被模型预测为负类的正样本（预测错误的负样本）二、根据TP、TN、FP、FN计算P(precision)、R（recall）precision计算公式：recall计算公式：accuracy
zy_destiny·2023-07-22 11:32

【机器学习】西瓜书课后习题参考答案—第二章

术语学习错误率errorrate精度accuracy误差error训练误差trainingerror经验误差empiricalerror泛化误差generalizationerror过拟合overfitting
一个甜甜的大橙子·2023-07-19 11:38

深度学习系列8——分类模型评估指标

4.1Accuracy将问题转化
霁风AI·2023-07-17 18:44

yolo系列学习

，多了预选框操作RPNOne-stage(单阶段)：YOLO指标分析精度Precision查准率，预测为正且实际为正占预测为正的比例召回率Recall查全率，预测为正且实际为正占总体正样本的比例准确度Accuracy
邦之彦·2023-07-17 08:59

分类模型评估指标详解（二分类、多分类、混淆矩阵）

ConfusionMatrix)TP：1的预测为1(正确的积极)正确判断FP：0预测为1(错误的积极)错误判断FN：1预测为0(正确的消极)漏判断的TN：0预测为0(错误的消极)成功未判断的准确率：(accuracy
龍尐·2023-07-16 18:42

TensorFlow入门实战｜第R1周：RNN-心脏病预测

了解循环神经网络（RNN）的构建过程测试集accuracy到达87%拔高：测试集accuracy到达89%我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：JupyterLab深度
K同学啊·2023-07-15 00:02

python pytorch 纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）-续

博主修改了代码，并且加入了accuracy图像绘制的代码。代码如下：#coding=gbkimporttorchfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.
Mr Gao·2023-07-14 21:33

机器学习指标计算

一、有如下图accuracyaccuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN\text{accuracy}=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}accuracy=TP+TN+FP+FNTP
小小小~·2023-07-14 09:04

Traffic Signs Recognition with 95% Accuracy using CNN&Keras

TrafficSignsRecognition导读本文采用CNN模型和Keras库使用GTSRB数据集构建模型可以分为四部分：1、先探索数据集2、构建CNN模型3、训练和验证模型4、使用测试数据测试模型保存模型并使用Python自带包tkinter实现GUI一、数据集下载完数据后，可以看出在Train文件夹中包含43个文件夹序号从0到42，每个文件夹代表不同的类。载入所需要的库importnump
一城山水·2023-07-14 07:25

机器学习中常用的模型评价指标及其应用场景

文章目录Accuracy,Recall,Precision,F-score关于Precision,Recall的选择Micro-F1&Macro-F1ROC、AUCROC的绘制过程AUC为什么要用ROC
Miha_Singh·2023-06-23 13:31

以类方法定义Adaboost

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportf1_score,accuracy_scoreclassAdaboost
小白进阶---持续充电中·2023-06-23 03:55

【PCB专题】Allegro出现For raster artwork formats,artwork accuracy must be...问题解决办法

出现Forrasterartworkformats,artworkaccuracymustbeatleastonegreaterthanthedatabaseaccuracy,uptothemaximumacciuracyallowedbytheselectedoutputformat.ChangeFormatDecinmalplaces.错误时，其实是警告提示底片参数精度不够。调整General
阳光宅男@李光熠·2023-06-21 05:04

科研作图-Accuracy,F1-score,Precision,Sensitive,混淆矩阵

1.简介在文章中评价实验结果的好坏比较重要的分类指标有Accuracy(准确率),F1-score(由Precision和Sensitive计算而成)，Precision(精确度)，Recall(召回率
CV交流会·2023-06-20 11:12

科研作图-常用的图像分割指标 (Dice, Iou, Hausdorff) 及其计算

常用的指标有Dice、Jaccard、HausdorffDistance、IOU以及科研作图-Accuracy,F1,Precision,Sensitive中已经介绍的像素准确率等指标。
CV交流会·2023-06-20 11:41

【随机种子初始化】一个神经网络模型初始化的大坑

我重新训练这个整理过的模型，即项目文件2，没有修改任何的超参数，并且保持完全一致的随机种子，但是始终无法完全复现出半年前项目文件1跑出来的结果（按道理来说，随机种子控制好后，整个训练过程都应该能够复现，第一个epoch的accuracy
Mr.zwX·2023-06-19 07:37

python：多分类-计算混淆矩阵confusion_matrix、precision、recall、f1-score分数

1.目标：多分类，计算混淆矩阵confusion_matrix，以及accuracy、precision、recall、f1-score分数。
weixin_39450145·2023-06-18 14:49

错误率、精度、查准率、召回率和F1得分

错误率与精度错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务.错误率（errorrate）：指分类错误的样本占样本总数的比例，即（分类错误的数量/样本总数数量）精度（accuracy
九磅十五便士丶·2023-06-17 15:52

垃圾邮件分类识别 word2vec+svm实现 Accuracy 、f1_score、 roc曲线 完整代码+数据集 可直接运行

项目演示：垃圾邮件分类识别基于word2vec+svm实现Accuracy、f1_score、roc曲线_哔哩哔哩_bilibili运行截图：完整代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterimportreimportjiebafromtqdmimporttqdmfromsklearn.metricsimportroc
qiqi_ai_·2023-06-17 07:31

TFIDF tfidf 算法+决策树\svm\朴素贝叶斯算法实现文本情感分析 多算法性能对比 Accuracy 、F1_score

项目视频讲解：TFIDFtfidf算法+决策树\svm\朴素贝叶斯算法实现文本情感分析多算法性能对比Accuracy、F1_score_哔哩哔哩_bilibili项目演示：完整代码：importpandasaspdimportpandasaspdimportre
qiqi_ai_·2023-06-17 07:01

MySQL——约束(constraint)

数据完整性（DataIntegrity）是指数据的精确性（Accuracy）和可靠性（Reliability）。
程序员啊楠·2023-06-17 07:27

深入理解from sklearn.metrics import accuracy_score，小白一看就懂

accuracy_score(y_true
小桥流水---人工智能·2023-06-17 02:39

精确率和召回率概念

对于数据测试结果有下面4种情况：TP:预测为正，实际为正TN:预测为负，实际为负FP:预测为正，实际为负FN:预测为负，实际为正T/F：表示预测结果是否正确P/N：表示预测结果是正或负样本精确率、准确率：Accuracy
一只小废物变小怪物·2023-06-16 12:30

Python3入门机器学习之2.4分类准确度

(1).封装求分类准确度的函数：将它封装成一个函数，写在metrics（衡量指标）模块下，函数名为“accuracy_score”。
_凡一·2023-06-16 00:00

图像检测中的评价指标

文章目录浅谈图像检测中的评价指标有哪些细分（研究一下其含义与意义）1、准确率2、精确率3、召回率4、F1值5、AP值浅谈图像检测中的评价指标有哪些 图像检测中常用的评价指标包括：（1）准确率（Accuracy
风栖柳白杨·2023-06-15 15:17

数据挖掘各流程中的常用方法总结（三）

数据挖掘各流程中的常用方法总结（三）评价指标1、混淆矩阵2、准确率（Accuracy）3、精确率（Precision）4、召回率（Recall）5、F1score6、AUC7、RMSE（均方根误差）、MSE
云流寂川·2023-06-14 19:54

图像之场景分类 实验研究

如下图所示，可以看到testAcc=93.86%，此处用的是双卡2080Ti，比单卡来说，训练的batch_size更大，所以准确率略微提升:还有一些地方可以总结下:模型在训练过程当中的指标有loss和accuracy
·2023-06-14 19:34

这一期：adaboost的初步实现

importtorch.nnimportsysfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportf1_score,accuracy_scor
小白进阶---持续充电中·2023-06-14 12:21

深度学习pytorch实战五：基于ResNet34迁移学习的方法图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码

数据集简介2.模型相关知识3.split_data.py——训练集与测试集划分4.model.py——定义ResNet34网络模型5.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
Studying 开龙wu·2023-06-12 23:17

度学习pytorch实战六：ResNet50网络图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码

1.数据集简介、训练集与测试集划分2.模型相关知识3.model.py——定义ResNet50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·2023-06-12 23:44

混淆矩阵、准确率、召回率、漏报率、误报率、F1分数

因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有YesorNo，即：真或者假两种结果，所以全体样本的经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”，2.准确率准确率(Accuracy
小瓶盖的猪猪侠·2023-06-11 06:13

【目标检测】YOLOV8实战入门（七）模型基准测试

基准提供了关于导出格式的大小、其mAP50-95指标（用于目标检测和分割）或accuracy_top5指标（用于分类）以及ONNX、OpenVINO、TensorRT等各种导出格式中每张图像的毫秒推理时间的信息
卖报的大地主·2023-06-10 19:57

第十三章：约束

第十三章：约束13.1：约束(constraint)概述为什么需要约束数据完整性(DataIntegrity)是指数据的精确性(Accuracy)和可靠性(Reliability)。
小王超会敲代码·2023-06-10 11:04

PyTorch实战7：咖啡豆识别--手动搭建VGG16

项目定制目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、手动搭建VGG-16模型1.搭建模型2.查看模型详情三、训练模型1.编写训练函数3.编写测试函数4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy
王者与CV·2023-06-09 11:48

机器学习 | 分类问题

目录一、K近邻算法二、决策树1.一些原理介绍2.决策树案例与实践三、距离一、K近邻算法我们引入accuracy_score，利用score()的方法评估准确性。
天下弈星~·2023-06-08 19:53

深度学习：什么是backbone，benchmark，baseline

backbone：骨干网络，比如alexnet，ZFnet，VGG，googlenet...benchmark：性能指标，比如accuracy，内存消耗，模型复杂度，或者在性能上很有代表性的算法框架。
hohotiger·2023-04-21 19:32
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