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数据挖掘实践任务4

任务4：记录5个模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、XGBoost）关于accuracy、precision，recall和F1-score、auc值的评分表格，并画出ROC曲线。

乌和兔·2023-04-21 05:14

深度学习 Day 31——YOLOv5-Backbone模块实现

四、搭建包含Backbone模块的模型1、模型整体代码2、模型每一部分详解3、模型详情五、模型训练六、最终结果1、Loss-Accuracy图2、模型准确率一、前言在上一期博客中我们将利用YOLOv5算法中

-北天-·2023-04-20 23:41

Thumbnails压缩图片到指定大小

/***@Description:压缩图片到指定大小*@Param:desFileSize：大小，accuracy：每次缩小几倍*@return:String*@Author:zzy*@Date:2019

这样の我·2023-04-20 23:36

【最全的】分类算法的性能度量指标

机器学习分类算法的评价指标有：混淆矩阵（ConfuseMatrix）、准确率（Accuracy）、错误率（ErrorRate）、精准率（Precision）和召回率（Recall）、F1Score、ROC

Yolanda Yan 9·2023-04-16 10:15

分类算法性能度量指标

常用的评估指标有：混淆矩阵(ConfuseMatrix)、准确率(Accuracy)、精准率(Precision)和召回率(Recall)、F1-Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve

独影月下酌酒·2023-04-16 10:44

第二章模型评估与选择

第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率E(errorrate)E=a/m=样本分类错误/样本总数精度(accuracy)精度=1-E误差(error)训练误差(trainingerror)/经验误差

Nairuohe·2023-04-16 09:46

博客园首页新随笔联系管理订阅订阅随笔- 5 文章- 0 评论- 7 caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

https://www.cnblogs.com/AliceHu/p/6529383.html以上是原文链接参考博文：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847在使用caffe训练数据，迭代次数非常大的时候，难免会想图形化展示实验结果。这样即便于训练过程中参数的调整，也便于最后成果的展示。需要的文件：1caffe/tools/ex

fireworkseasycold·2023-04-16 08:57

深度学习第J5周：DenseNet+SE-Net实战

（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]本周任务：●1.在DenseNet系列算法中插入SE-Net通道注意力机制，并完成猴痘病识别（数据集链接）●2.改进思路是否可以迁移到其他地方呢●3.测试集accuracy

牛大了2023·2023-04-15 19:54

原生JS获取用户地理位置

showPosition,showError,option)其中三个参数分别表示：showPosition:成功的回调showError:错误的回调option:数据获取的方式showPosition属性coords.accuracy

刘凯gg·2023-04-15 04:03

完整性约束包括哪些？

数据完整性(DataIntegrity)是指数据的精确(Accuracy)和可靠性(Reliability)。分为以下四类：1、实体完整性：规定表的每一行在表中是惟一的实体。

温柔615·2023-04-14 14:56

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

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