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二元分类器模型评估指标

文章目录准确率精准率与召回率F1值ROCAUC得分sklearn操作各个指标准确率准确率顾名思义就是分类器正确分类的样本数占总体数的比例，虽然准确率可以衡量分类器的整体正确性，但是当类别在总样本中呈偏态分布是

2020重新做人·2023-11-21 00:01

二元分类效果评估方法

二元分类的效果评估方法有很多，常见的包括预测模型中使用的准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）三项指标，以及综合评价指标（F1measure），ROCAU值（ReceiverOperatingCharacteristicROC

weixin_30455661·2023-11-21 00:30

机器学习之二分类模型评价指标

二分类模型衡量指标1.1混淆矩阵：Confusionmatrix1.1.1原理1.1.2实现1.2精确度：Accuracy1.2.1原理1.2.2实现1.3准确率：Precision1.3.1原理1.3.2实现1.4召回率

西西先生666·2023-11-21 00:00

精确率、召回率、F1值、ROC、AUC各自的优缺点

性能度量：为了了解模型的泛化能力，需要一个指标来衡量，这就是它的意义。主要讨论与分类有关的一些指标：1.混淆矩阵：可以这么理解：s1，先看预测结果（P/N）；s2，再根据实际表现对比预测结果，给出判断结果（T/F）。TP：预测为1，预测正确，即实际为1；FP：预测为1，预测错误，即实际为0；TN：预测为0，预测正确，即实际为0；FN：预测为0，预测错误，即实际为1.2.准确率指预测正确的结果占总样

Main_阿闪·2023-11-21 00:28

二元分类模型评估方法

文章目录前言一、混淆矩阵二、准确率三、精确率&召回率四、F1分数五、ROC曲线六、AUC（曲线下面积）七、P-R曲线类别不平衡问题中如何选择PR与ROC八、Python实现代码混淆矩阵、命中率、覆盖率、

weixin_50304531·2023-11-21 00:58

这才是他最想去的地方

在经历了长达几年外派的生活，被召回到国内总部，开始为下一个项目做准备，他的愿望再次落空，想去的地方没有指派给他，而是把一个对于别人来说是个香饽饽，但对他如同鸡肋的那个地方分配给了他。

adioame·2023-11-20 18:41

前度刘郎今又来

当年，刘禹锡离开朝廷，多年后被召回。刘禹锡有所感触，写了一首诗，其中就有这一句，前度刘郎今又来。饱含着说不尽的意气风发。三起三落的故事，我们应该很熟悉，至少也略有所

覃榜言·2023-11-20 18:34

ElasticSearch学习篇6_ES实践与Lucene对比及原理分析技术分享小记

前言QBM、MFS的试题检索、试题查重、公式转换映射等业务场景以及XOP题库广泛使用搜索中间件，业务场景有着数据量大、对内容搜索性能要求高等特点，其中XOP题库数据量更是接近1亿，对检索性能以及召回率要求高

scl、·2023-11-20 06:04

AI实践与学习1_Milvus向量数据库实践与原理分析

在XOP亿级题库业务背景下，对于试题召回搜索单单靠着ES集群已经出现性能瓶颈，因此需要预研其他技术方案提高试题搜索召回率。

scl、·2023-11-20 06:47

大数据研发工程师面试

文章目录面试1.AUC,ROC,准确率与召回率都是怎么计算的?2.数据清洗是如何清洗的，要做哪些清洗的工作？3.什么是数据的完整性?4.数仓是怎么设计的?

ChlinRei·2023-11-20 01:43

双剑合璧：基于Elasticsearch的两路召回语义检索系统，实现关键字与语义的高效精准匹配

汀、人工智能·2023-11-19 18:31

语义检索系统【全】：基于milvus语义检索系统指令全流程-快速部署版

汀、人工智能·2023-11-19 18:53

释放搜索潜力：基于Milvus快速搭建语义检索系统（快速版），让信息尽在掌握

汀、人工智能·2023-11-19 18:53

高阶用户运营体系搭建

4.高阶用户运营体系搭建5.大规模用户运营体系的3大子系统6.用户留存的归因/活跃差模型7.用户运营基本功之用户召回法第2章用户分层和精细化运营落地1.了解用户分层的本质2.四种常见的用户分层介绍3.用户生命周期分层法

吴千行·2023-11-19 18:17

2020，总有一种力量曾经感动你鼓舞你

武汉告急，全国人民持援；除夕夜，紧急召回各家团圆的干部，投入抗疫战斗。2020年，我们共同见识了世界各国疫情防控的全过程，态度决定一切，疯狂的代价是无视生命的珍贵。2020年，我们共同记住

云舒无意007·2023-11-19 17:21

milvus高性能向量数据库学习笔记

milvus还可以对标量数据进行过滤，进一步提高了召回率，增强了搜索的灵活性。在服务端，milvus由MilvusCore和MetaStore两部分组成：MilvusCo

斜杠青年//·2023-11-19 15:22

LLM大模型 (chatgpt) 在搜索和推荐上的应用

目录1大模型在搜索的应用1.1召回1.1.1倒排索引1.1.2倒排索引存在的问题1.1.3大模型在搜索召回的应用(实体倒排索引）1.2排序1.2.1大模型在搜索排序应用（融入LLM实体排序）2大模型在推荐的应用

BGoodHabit·2023-11-19 08:52

水的精神·2023-11-19 07:10

Elasticsearch同义词最佳实践

用好同义词库，在搜索的过程中，在提升召回率上，有着奇迹般的力量。最近正在做同义词库的工作，在提升召回效果方面，确实有很大的贡献。本篇文章中，将会详细讲解如何使用，其中的坑，以及各种玩法的最

水的精神·2023-11-19 07:10

如何利用 instructor 提高 RAG 的准确性和召回率

本文首发于博客LLM应用开发实践RAG（RetrievalAugmentedGeneration）是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—排序（Rerank）—LLM归纳生成，不过实际落地过程来看，将用户查询转换为嵌入向量直接检索，很多时候的结果在相关度方面没有那么理想，本篇分享一种对用户查询进行重写再去进行检

骑猪兜风233·2023-11-19 06:11

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果原创ullyAI工程化2023-08-2421:08收录于合集#LLM应用架构3个#领域技术13个动手点关注干货不迷路如前文

AI生成曾小健·2023-11-19 06:56

Python学习笔记9——基于iris数据集的决策树分类算法实战

目录1.数据集2.数据预处理3.构建模型4.模型测试&效果评估4.1准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵4.2学习曲线4.3ROC曲线、AUC值5.总结6.附录代码1.数据集本次采用sklearn自带的

制了个了个杖·2023-11-19 06:16

深度学习乳腺癌分类计算机竞赛

2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和

Mr.D学长·2023-11-18 23:51

亚马逊美国站自行车头盔16CFR1203/ASTMF1447(CPSIA)测试标准

欧美针对头盔制定了严格的法规，质量不合格的产品可能受到海关的扣留，从市场上召回或撤架等处罚。若您在亚马逊销售头盔没有相关的检测报告，并且未在适用的截止日期之前提供所需信息，亚

亚马逊检测钟S·2023-11-17 16:02

机器学习的逻辑回归

#这个报告包含了每个类别的精度、召回率、F1分数，以及所有类别的平均精度、召回率和F1分数fromsklearn.metricsimportclassification_report#用于数据预处理的，

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

Python 实战 | 进阶中文分词之 HanLP 词典分词（下）

>>>点击此处查看往期Python教学内容本文目录一、引言二、混淆矩阵1.T-F-P-N2.准确率3.精确率4.召回率5.F1值三、中文分词场景的指标计算1.分词

企研数据·2023-11-16 13:02

一文获取鼎捷医疗器械行业数智化合规敏态方案

为加强医疗器械的监督管理，提升行业质量和安全整体水平，我国出台了《医疗器械监督管理条例》、《医疗器械召回管理办法》、《医疗器械临床试验质量管理规范》、《医疗器械通用名称命名规则》、《医疗器械说明书和标签管理规定

鼎捷智造·2023-11-16 12:46

竞赛选题深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率

laafeer·2023-11-13 17:30

大模型在代码缺陷检测领域的实践

本文提出基于代码知识图谱解决给机器学什么的问题，以及基于代码大模型解决机器怎么学的问题，让计算机像人一样看懂代码，并自动发现代码中的缺陷，给出提示，以期达到更小的人力成本，更好的效果泛化和更高的问题召回

Python算法实战·2023-11-13 13:34

一文看懂推荐系统：召回03：基于用户的协同过滤（UserCF）,要计算用户之间的相似度

冰露可乐·2023-11-13 01:21

一文看懂推荐系统：召回01：基于物品的协同过滤（ItemCF），item-based Collaboration Filter的核心思想与推荐过程

冰露可乐·2023-11-13 01:20

基于物品的协同过滤ItemCF

qq_54432917·2023-11-13 01:17

算法篇--协同过滤

User-basedCF，简称UserCF）五、基于物品的协同过滤算法（Item-basedCF，简称ItemCF）第一步：计算物品之间的相似度；第二步：根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表；六、算法评估1.召回率

小强签名设计·2023-11-13 01:15

一篇文章真正讲懂模型评估指标(准确率，召回率，精确率，roc曲线，AUC值）

准确率，召回率，精确率，roc曲线，roc值等等，但是模型评估的时候用哪个指标呢，在此出一篇文章仔细说一说吧，希望大家看完能有收获！模型评估我们先从会混淆矩阵说起。

acmakb·2023-11-12 23:00

从EMNLP 2022速览信息检索领域最新研究进展

任瑞阳机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院来自|RUCAIBox本文梳理并介绍了自然语言处理顶会EMNLP2022（主会长文）中信息检索领域的12篇论文，速览信息检索领域最新的研究进展，重点关注一阶段检索（召回

zenRRan·2023-11-12 19:46

FM模型详解

本文将对FM模型深度剖析，包括论文解读，公式推导，python实现和应用，FM模型如何做召回文章目录1.论文解读：FactorizationMachine(FM)2.FM模型的大佬级别理解2.1FM模型基础

InceptionZ·2023-11-12 16:59

召回率计算及影响因素

召回率是指在所有正样本中，被成功预测为正样本的样本数占比。在机器学习领域，召回率是评估模型预测性能的重要指标之一。在本文中，我们将从多个方面深入探讨召回率的概念和应用。

cuisidong1997·2023-11-11 22:11

关键词提取方法综述

weixin_43209472·2023-11-11 15:35

classification_report分类报告的含义

classification_report分类报告基础知识混淆矩阵（ConfusionMatrix）TP、TN、FP、FN精度（Precision）准确率（Accuracy）召回率（Recall）F1分数

魔法自动机·2023-11-11 07:24

深度学习准召

准确率（Precision）和召回率（Recall）是两个用来评价一个模型的好坏的指标，它们有不同的意义：准确率（Precision）：准确率是在所有被模型判断为正例的样本中，有多少是真正的正例。

Zain Lau·2023-11-11 06:34

用户流失分析

因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，除了浪费拉新成本，还需要花费更多的用户召回成本。所以，电信行业在竞争日益激烈当下，如何挽留更多用户成为一项关键业务指标。

M冰·2023-11-11 02:15

垂直领域大模型落地思考

本文将系统介绍如何做一个垂直领域的大模型，包括继续预训练，领域微调数据构建，减缓幻觉，知识召回多个方面。也会介绍整体的系统设计，并串讲一系列相关的论文和产品。

机器学习社区·2023-11-10 15:11

机器学习笔记(3)

Adam算法Adam主要是用于梯度下降方面的优化,在不同的参数中给定不同的下降速率α主要应用在compile方面,加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值

半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

干货 | 响应速度与智能化如何平衡，携程酒店搜索实践

第二三部分，通过召回和纠错的智能化来提升用

携程技术·2023-11-08 14:51

机器学习基础之《回归与聚类算法（5）—分类的评估方法》

一、精确率和召回率1、混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)预测结果：是预测值正确标记

csj50·2023-11-08 06:13

NLP常见任务及评估指标

EditDistance四大类常见的任务：以下很多内容均为参考，链接放于文末~评估指标一、分类任务常见评估：准确度(Accuracy)评估预测正确的比例，精确率(Precision)评估预测正例的查准率，召回率

牵制有心碎·2023-11-07 06:07

NLP常见任务的分类指标

召回率（Recall）：实际为正例的样本中被预测为正例的比例。F1分数（F1Score）：精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了两者。2、命名

辰阳星宇·2023-11-07 06:03

3D目标检测实战 | 图解KITTI数据集评价指标AP R40(附Python实现)

目录1准确率和召回率2P-R曲线的绘制3APR11与APR40标准4实际案例1准确率和召回率首先给出TPTPTP、FPFPFP、FNFNFN、TNTNTN的概念真阳性TruePositiveTPTPTP

Mr.Winter`·2023-11-06 22:18

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