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【机器学习-模型评价指标】宏平均（macro avg）、微平均(micro avg)和加权平均(weighted avg)

我们使用sklearn.metric.classification_report工具对模型的测试结果进行评价时，会输出如下结果：（表格）0precisionrecallf1-scoresupport00.990.990.9915510.900.820.8611accuracy0.98166macroavg0.940.910.92166weightedavg0.980.980.98166microa

Joyeishappy·2022-12-21 18:58

高光谱分类算法

x5675602·2022-12-19 20:17

从0到1，反距离加权IDW(Inverse Distance Weighted Interpolation) 插值变形算法

论文：ImageWarpingwithScatteredImageWarpingwithScatteredDataInterpolation局部变形算法：液化，膨胀全局变形算法：IDW，MLS，特征线变形算法思路：算法优缺点：优点：实现简单，cpu实现，gpu实现都友好缺点：速度与点的个数，图片长，宽，这3个指标成正比，点个数越多，速度越慢，图片越大速度越慢。如果点太少，形变会不平滑。应用场景：大

watersink·2022-12-17 07:28

【分类模型评价】宏平均（macro avg）、微平均(micro avg)和加权平均(weighted avg)

当我们使用sklearn.metric.classification_report工具对模型的测试结果进行评价时，会输出如下结果：对于精准率（precision）、召回率（recall）、f1-score，他们的计算方法很多地方都有介绍，这里主要讲一下microavg、macroavg和weightedavg他们的计算方式。1、宏平均macroavg:对所有类别的平均精准macroavg=(P_n

Joker 007·2022-12-16 07:42

[论文笔记&随手] Training with Weighted Sum of Denoising Score Matching Objectives

[note]TrainingwithWeightedSumofDenoisingScoreMatchingObjectives利用去噪分数匹配目标的加权和进行训练，去噪指的是使用sde的方法就不需要自行补充噪声了。本文的目的是解释如何对原始数据进行扰动。fromhttps://yang-song.github.io/blog/2021/score/一、理论首先，挑选一个随机过程（SDE）对原始数据

文三路张同学·2022-12-14 17:07

kappa一致性检验教程_一致性检验的几种方式--ICC、kappa、weighted kappa、Kendall

ICC(intraclasscorrelationcoeficient)：用来评价对同一对象的多次测量之间的信度(reliabilityscale)#在SPSS中就是在这个词组里包含ICC检验的。比如测量实验老鼠的影像学指标，需对同一只老鼠测量8次，取其平均数或中位数来表示该老鼠的最终结果值计算公式为MS(meansquare)均方差，m为测量次数。均方差的计算见two-wayANOVA对方差的分

TG2.0·2022-12-14 16:43

目标检测之WBF：Weighted Boxes Fusion

目标检测之WBF：WeightedBoxesFusion禁止任何形式的转载!!!《Weightedboxesfusion:Ensemblingboxesfromdifferentobjectdetectionmodels》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdfWBF是后处理的一种方式，实现过程如下：融合时的公式：最后，还进行了一步置信度分数调整，但个人觉

球场书生·2022-12-14 13:50

聚类算法及python实现——层次聚类

step3：合并距离最近的两类变成一个新的类step4：计算各个类之间的距离，合并，直至只有一类类与类的距离计算method：（1）最短距离法single（2）最长距离法complete（3）中间距离法weighted

爱好喝酒吃肉的小张同学·2022-12-12 11:15

keras的model.compile()的参数

model.compile(optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics

xiaotian127·2022-12-11 02:59

Keras Model模型方法

Model模型方法compilecompile(self,optimizer,loss,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics

qq_41007606·2022-12-11 01:55

tensorflow中model.compile()

)用来配置模型的优化器、损失函数，评估指标等里面的具体参数有：compile(optimizer='rmsprop',loss=None,metrics=None,loss_weights=None,weighted_metrics

X1996_·2022-12-11 01:51

input val ＞=zero && input_val ＜=one

pytorch训练时，计算loss时报错：inputval>=zero&&input_val1ortargets_weighted.min()<0:print("labelerror",targets_weighted.max

AI视觉网奇·2022-12-06 23:07

行人属性分类算法：自适应权重多任务学习

www.yugangjiang.info/publication/17MM-PersonAttribute.pdfgithub地址：https://github.com/qiexing/adaptive_weighted_attributeAdaptivelyWeightedMulti-taskDeepNetworkforPersonA

manonggou·2022-11-30 13:56

基于有偏距离权值(Weighted cubic O-MOMS with warping)三次O-MOMS插值理论的图像超分辨重构研究-附Matlab程序

⭕⭕目录⭕⭕✳️一、图像超分辨率重构原理✳️二、三次O-MOMS插值重构理论与实验分析✳️2.1三次O-MOMS(CubicO-MOMS)插值理论与实验验证✳️2.2有偏距离三次O-MOMS插值重构理论与实验验证✳️2.3权重三次O-MOMS插值理论与实验验证✳️2.4有偏距离权值三次O-MOMS插值理论与实验验证✳️三、参考文献✳️四、Matlab程序获取✳️一、图像超分辨率重构原理首先需要了解

matlab科研中心·2022-11-29 12:48

基于有偏距离权值双线性插值原理(Weighted bilinear with warping)的图像超分辨重构研究-附Matlab程序

⭕⭕目录⭕⭕✳️一、图像超分辨率重构原理✳️二、双线性插值重构理论与实验分析✳️2.1双线性插值理论与实验验证✳️2.2有偏距离双线性插值重构理论与实验验证✳️2.3权重双线性插值理论与实验验证✳️2.4有偏距离权值双线性插值理论与实验验证✳️三、参考文献✳️四、Matlab程序获取✳️一、图像超分辨率重构原理首先需要了解重构的逆过程，即图像的降质过程。在超分辨率重构中，假设观测到的多张低分辨率图

matlab科研中心·2022-11-28 14:34

多检测模型边界框集成方法：Weighted boxes fusion: Ensembling boxes from different object detection models

论文地址：链接代码地址：链接WBF一、相关介绍NMSSoft-NMS二、WeightedBoxesFusion三、实验与思考一、相关介绍NMS在单个模型的的边界框过滤中表现还是不错的，但是对于多个模型的，NMS只是进行边界框的选择，去除部分预测，无法有效生成组合了多个模型的预测的平均坐标。NMS一个模型在图片检测中的预测包括边界框，分类标签以及其相依的置信度。在NMS方法中，如果边界框交际过大，或

三木ぃ·2022-11-27 11:27

加权边界框融合(WBF)

加权边界框融合(WBF)原文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf源码https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-FusionWBF

AI视觉网奇·2022-11-27 11:23

加权框融合 WBF（Weighted Boxes Fusion: combining boxes for object detection models）

combiningboxesforobjectdetectionmodels》文章PDF地址：https://arxiv.org/abs/1910.13302GitHub地址：https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion

Yemiekai·2022-11-27 11:51

目标检测-提升方案-目标框加权融合-Weighted Boxes Fusion笔记及源码

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf源码https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion下面是WBF的算法步骤

JianqiuChen·2022-11-27 11:50

加权框融合WBF

直观的理解wbf总结前言总结下比赛中常用的加权框融合WBF论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf源码：https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion1

AI、明察秋毫·2022-11-27 10:49

数据挖掘天池竞赛——心电图心跳信号多分类预测Task1赛题理解

心电图心跳信号多分类预测11、赛题理解1.1赛题概括1.2数据概括1.3预测指标2、多分类评价指标2.1多分类转化为2vs2问题来评价2.1.1Macro——宏平均2.1.2Micro——微平均2.1.3weighted

珞沫·2022-11-26 08:14

手推多分类precision(精确率)、recall(召回率)、F1分数

文章目录样例混淆矩阵precision、recall、F1分数介绍多分类macro、micro、weighted样例本文使用以下样例来计算混淆矩阵、precision、recall和F1分数真实值：[0,1,0,0,1,2

芒果不茫QAQ·2022-11-23 06:50

YOLO系列文章阅读--yolov4

然后这里用了Weighted-Residual-Connections(WRC)加权残差连接,Cross-Stage-Partial-connections(CSP)跨阶段部分连接,Crossmini-BatchNormali

DouRainBbow·2022-11-21 10:45

一文解释Micro-F1, Macro-F1，Weighted-F1

目录摘要F1macro-f1weighted-f1micro-f1onemorething参考文献摘要本文用通俗易懂的形式解释多分类任务中的micro-f1，macro-f1，weighted-f1

纽约的自行车·2022-11-21 07:52

(二)sklearn.metrics.classification_report中的Micro/Macro/Weighted Average指标

欢迎访问个人网络日志知行空间文章目录1.classification_report2.计算过程3.MacroAverage4.WeightedAverage5.MicroAverage参考资料1.classification_reportsklearn.metrics.classification_report输出分类预测结果的常用评估标准，输入是标签和类别的预测向量，包括精准度，召回率和F1Sc

恒友成·2022-11-20 20:26

micro、macro、weighted、sample区别

在sklearn的度量函数中，average参数有五个：‘binary’、‘micro’、‘macro’、‘weighted’、‘samples’、None1）没有参数时，默认是'binary'，用于二分类

风笑谷·2022-11-20 08:12

MMLAB学习-MMCLS项目-修改配置文件和可视化

仿照其他损失函数导入进来importtorchimporttorch.nnasnnfrom..builderimportLOSSESfrom.utilsimportweighted_loss#在这里重写损失函数@weighted_lossdefl1

dzm1204·2022-11-19 07:24

Efficient Graph Summarization using Weighted LSH at Billion-Scale

文章目录ABSTRACT1INTRODUCTION2CORRECTIONSETBASEDGRAPHSUMMARIZATION3PROPOSEDMETHOD4EXPERIMENTS5RELATEDWORK6CONCLUSIONABSTRACT就运行时间和可伸缩性而言，当前技术的计算中有几个步骤是严重的瓶颈。因此，本文提出LDME算法，其中引入了加权局部敏感哈希（weightedLSH）一种计算最佳归

rec_mylife·2022-11-19 01:44

论文阅读笔记《Robust weighted graph transformation matching for rigid and nonrigid image registration》

核心思想该文提出一种加权图变换匹配方法（weightedgraphtransformationmatching，WGTM）用于刚体或非刚体图像的配准问题。该方法是在GTM（ArobustGraphTransformationMatchingfornon-rigidregistration）的基础上改进优化得到的，因此在介绍WGTM之前，我们先简要介绍一下GTM算法。给定两个点集P={pi},P

深视·2022-11-17 07:24

样本不均衡 & Weighted cross entropy and Focal loss

@创建于：2022.03.30@修改于：2022.03.30文章目录1、样本不均衡解决办法1.1数据样本1.1.1欠采样、过采样1.1.2数据增强1.2目标（损失）函数1.2.1classweight1.2.2OHEM1.2.3Focalloss1.3模型算法1.3.1采样+集成学习1.3.2异常检测1.4决策及评估指标2、WeightedcrossentropyandFocalloss1、样本不

条件漫步·2022-11-12 04:31

人工智能AI面试题分享（含答案）

答：tf.nn.weighted_cross_entropy_with_lo

程序媛珂珂·2022-11-09 17:16

【目标检测-YOLO】YOLOv4（第一篇）

通用特性包括加权残差连接（Weighted-Residual-Connections，WRC）、跨阶段部分连接（Cross-Stage-Partial-connections，CSP）、跨迷你批量归一化

理心炼丹·2022-09-22 11:38

猿创征文｜《一文搞懂NMS发展历程》Soft-NMS、Weighted NMS、IoU-Net、Softer-NMS、Adaptive NMS、DIoU-NMS

猿创征文｜《一文搞懂NMS发展历程》Soft-NMS、WeightedNMS、IoU-Net、Softer-NMS、AdaptiveNMS、DIoU-NMS文章目录猿创征文｜《一文搞懂NMS发展历程》Soft-NMS、WeightedNMS、IoU-Net、Softer-NMS、AdaptiveNMS、DIoU-NMS1.NMS介绍2.NMS算法流程3.NMS过程图例3.1单类别例子3.2多类别例

迪菲赫尔曼·2022-08-29 07:12

【深度学习】YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 目标检测

YOLOv4论文：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdfyolov4技术（1）Weighted-Residual-Connections(WRC)https://arxiv.org

XD742971636·2022-07-22 17:21

论文笔记-YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

我们假设这种普遍的技巧包括：Weighted-Residual-C

月亮299·2022-07-22 17:18

#萌新日志#3.使用pix2pix CycleGAN和3d CycleGAN实现T1和T2加权模态的互转

前段时间我尝试了包括pix2pix,CycleGAN以及3dCycleGAN在内的三种图像生成网络，用于脑部图像T1-weighted和T1-weighted的互相转换。应用于什么情形呢？

苏黎世下雪了吗·2022-06-05 07:03

论文阅读 || 目标检测系列——yolov4 详细解读

我们认为这样的通用算法包括：【Weighted-Resi

magic_ll·2022-04-10 08:24

文献翻译——YOLOv4:Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

我们认为这样通用的算法包括：Weighted-Residual

hou980730·2022-04-10 08:21

【论文分享】小样本图片分类方法：AwGCN：Few-Shot Learning With Attention-Weighted Graph Convolutional Networks

题目：Few-ShotLearningWithAttention-WeightedGraphConvolutionalNetworksForHyperspectralImageClassification链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9190752源码：-时间：2020.10会议：ICIP（CCF-C）机构：

vector<>·2022-04-08 08:36

【2016bike】构造图矩阵的代码记录

#邻接矩阵的获取一、获得邻居矩阵分为获得weighted矩阵或unweighted矩阵classObtain_Neib(ob

panbaoran913·2022-04-05 22:16

Weighted cross entropy and Focal loss

在CV、NLP等领域，我们会常常遇到类别不平衡的问题。比如分类，这里主要记录我实际工作中，用于处理类别不平衡问题的损失函数的原理讲解和代码实现。Weightedcrossentropy 如果对交叉熵不太了解的请查看，彻底理解交叉熵加权交叉熵思想是用一个系数描述样本在loss中的重要性。对于小数目样本，加强它对loss的贡献，对于大数目的样本减少它对loss的贡献。这和二值交叉熵仅仅有一点

xingzai·2022-02-19 15:14

Lesson 6.5&Lesson 6.6.1&Lesson 6.6.2 机器学习调参基础理论与网格搜索&多分类评估指标的macro与weighted过程&GridSearchCV的进阶使用方法

Lesson6.5机器学习调参基础理论与网格搜索在上一小节执行完手动调参之后，接下来我们重点讨论关于机器学习调参的理论基础，并且介绍sklearn中调参的核心工具——GridSearchCV。#科学计算模块importnumpyasnpimportpandasaspd#绘图模块importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt#自定义模块fromML

Grateful_Dead424·2022-02-16 07:28

Go 实现 Nginx 加权轮询算法的方法步骤

目录一，Nginx负载均衡的轮询（round-robin）1.nginx中的配置2.简单介绍3.特点4.实现（这里使用golang模拟实现）5.测试二，Nginx负载均衡的加权轮询（weighted-round-robin

·2021-12-08 13:26

论文翻译：2020_Weighted speech distortion losses for neural-network-based real-time speech enhancement

论文地址：基于神经网络的实时语音增强的加权语音失真损失论文代码：https://github.com/GuillaumeVW/NSNet引用：XiaY,BraunS,ReddyCKA,etal.Weightedspeechdistortionlossesforneural-network-basedreal-timespeechenhancement[C]//ICASSP2020-2020IEEE

凌逆战·2021-12-06 15:00

R语言计算加权平均值：weighted.mean函数计算加权平均值、matrixStats包的weightedMean函数计算加权平均值、SDMTools包的wt.mean函数计算加权平均值

R语言计算加权平均值：weighted.mean函数计算加权平均值、matrixStats包的weightedMean函数计算加权平均值、SDMTools包的wt.mean函数计算加权平均值目录

Data+Science+Insight·2021-11-29 07:51

Federated Continual Learning with Weighted Inter-client Transfer——论文笔记

一.简介持续学习是一种序列化任务学习方式使得机器能够像人类一样不断去学习新知识而避免灾难性遗忘。然而，即便这样，这些模型根本上还是存在缺陷，因为每一个模型只能从直接经验去学习知识（意思是，只能对于自己的数据集去进行学习）。但是人类可以从书籍、视频等方式去获取他人的经验。那么不同机器也也可以存在这样一个方式去进行信息交换和学习，然而这样又到来隐私和通信的问题，而处理这一问题的方法就是联邦学习。联邦学

编程龙·2021-11-18 17:49

生物热仿真(5.6)：MR影像的一些小知识

T1-weighted和T2-weighted：MR影像的两种常见的phase，其中T1侧重解剖结构，T2侧重病灶显示。Water和Fat:不明，可能是对应的抑制/增强信号？

一只白海豹·2021-09-29 15:44

WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis

thinkando撰写WGCNA:anRpackageforweightedcorrelationne...-

土豆学生信·2021-06-23 04:46

计组笔记第一章个人整理未完善

三个原则）•Hierarchy（层次化）•Modularity（模块化）•Regularity（规整化）Weightedpositionalnumbersystem(带权的位置数制)‒Base(基数)‒weighted

creamlands·2021-01-04 23:12

二分类最优阈值确定_最常用的分类模型评价指标整理_190416

本文会先介绍二分类模型的主要评价指标:AUCKSLog-lossAccuracy/Recall/Precision/F1-score紧接着会先介绍多分类模型的主要评价指标:AccuracyF1-macroF1-score-weighted

weixin_39839726·2020-11-22 10:48

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