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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分类器性能评估指标 一、精度-召回率-F度量 Precision-Recall-F_measure 准确率和混淆矩阵 二、损失函数 Loss Function 三、接收机操作曲线 ROC Curve 回归器效能评估方法 ...
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2020-06-19 00:56:38
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1.TCP三次握手 2.树深度的迭代法 3. 找到数组中 大于所有左边的数，小于所有右边的数，复杂度<n^2 4. precision,recall,f1 ; 什么时候希望precision高，什么时候希望recall高 5.机器学习与深度学习的边界 6. 盛最多水的容器 1. https://ba ...
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2020-06-15 12:18:56
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前言： 上篇介绍了knn的实现过程，这次我们使用库里自带的数据集来进行knn的实现。 正文： 各类参数如下： precision recall f1 score support 0 1.00 1.00 1.00 20 1 1.00 0.83 0.91 12 2 0.80 1.00 0.89 8 av ...
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2020-04-09 10:58:17
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交并比IoU衡量的是两个区域的重叠程度，是两个区域重叠部分面积占二者总面积（重叠部分只计算一次）的比例。如下图，两个矩形框的IoU是交叉面积（中间图片红色部分）与合并面积（右图红色部分）面积之比。 Iou的定义 在目标检测任务中，如果我们模型输出的矩形框与我们人工标注的矩形框的IoU值大于某个阈值时 ...
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2020-03-05 20:45:14
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ROC曲线 ROC曲线是二元分类器中常用的工具，它的全称是 Receiver Operating Characteristic，接收者操作特征曲线。它与precision/recall 曲线特别相似，但是它画出的是true positive rate（recall的另一种叫法）对应false pos ...
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2020-02-18 20:11:29
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[TOC] metrics 评价方法 注意，在多分类问题中，评价方法是逐个类计算的，不是所有类一起算，是只针对一个类算，每个类别有自己的指标值！ TP , FP , TN , FN 概念 TP = 预测为positive 且ground truth和预测一致 FP= 预测为positive 且gro ...
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2019-09-21 23:27:45
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最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵 ，以下各参数的说明都是针对二元分类 1.准确率 ...
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2019-09-02 17:41:15
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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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# accuracy, fmeasure, precision,recall def mcor(y_true, y_pred): y_pred_pos = K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)) y_pred_neg = 1-y_pred_pos y_pos = K.round(... ...
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2019-05-15 15:51:25
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