3. 模型可视化: VisualDL实现paddle框架模型的可视化 VisualDL 是 paddle 可视化分析工具, 以丰富的图表呈现: 训练参数变化趋势、 模型结构、数据样本、直方图、PR曲线、高维数据分布。 3.1 VisualDL 工具介绍 1）安装方式 pip安装 pip instal ...
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2021-05-24 02:18:44
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MAP的计算方法 在计算MAP之前，要对TP/TN/FP/FN，precision/recall的计算有一定的了解。 一句话概括AP：recall在【0-1】范围内的平均precision值 一句话概括MAP：所有类别的平均AP 得出PR曲线 一般来说，p-r曲线是p越大，r越小；p越小，r越大，跟 ...
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2020-07-26 00:05:32
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精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线 链接：https://blog.csdn.net/CYJ2014go/article/details/84537317 [总结]ROC曲线、AUC、准确度、召回率 链接：https://blog.csdn.net/bra_ve/article/details/8 ...
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2019-09-01 16:16:48
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之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标（《分类模型的性能评价指标（Classification Model Performance Evaluation Metric）》），那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢？答案是应根据应用场景进行选择。 查全率（Recall）：recall是相对真实的情 ...
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2019-07-24 20:48:26
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在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ 首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念：# 一、TP, FP, TN, FN- True Positives,TP：预测为正样本，实... ...
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2019-07-19 18:57:35
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在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象，采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括：安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。本课程将手
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2019-05-30 16:06:39
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接收器操作特性（ROC）曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。 预测正类（+1）和负类（-1）的分类器的混淆矩阵具有以下结构： 这里，TP表示真阳性的数量（模型正确预测正类），FP表示误报的数量（模型错误地预测正类），FN表示假阴性的数量（模型错误地预测阴性类），TN表示真阴性的数量（模 ...
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2019-05-06 19:20:51
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一般对于算法模型的评估量有很多，常用到的是精确率和真正率（召回率）以及ROC曲线和PR曲线，之前也有提到，今天查找了一些资料对着四个评估量进行一个小总结。 1、首先是对一些概念的理解 TP 真正 是指预测为正样本，实际也是正样本的特征数 FP 假正 是预测为为正样本，实际为负样本的特征数 TN 真负 ...
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2019-02-23 01:22:18
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一、概述 KS（Kolmogorov-Smirnov）评价指标，通过衡量好坏样本累计分布之间的差值，来评估模型的风险区分能力。 KS、AUC、PR曲线对比： 1）ks和AUC一样，都是利用TPR、FPR两个指标来评价模型的整体训练效果。 2）不同之处在于，ks取的是TPR和FPR差值的最大值；AUC ...
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2019-02-07 13:29:58
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Precision Recall AP(Average Precision) 单纯用 precision 和 recall 都不科学，更科学的做法是把 PR曲线下的面积当做衡量尺度(这就是AP）。这里的 average，等于是对 precision 进行 取平均 。 连续PR曲线 离散PR点 MAP ...
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2018-09-29 14:32:06
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