11.何时修改开发集、测试集和度量指标 开展一个新项目，尽快选好开发集和测试集；例子，根据度量指标A分类器排在B分类器前面，但是团队认为B分类器在实际产品上优于A分类器，这时就需要考虑修改开发集和测试集，或者评价指标了。 有三个主要原因可能导致A分类器的评分较低： （1）你需要处理实际数据的分布和开 ...
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2018-06-14 01:12:46
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一、混淆矩阵（Confusion matrix） 混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。在人工智能中，混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具，特别用 ...
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2018-06-10 11:41:07
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分类模型的评价指标Fscore小书匠 深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件.经过自己的努力,自己设计了模型,得到了... ...
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2018-06-06 18:22:49
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from sklearn.metrics import precision_score,recall_score print (precision_score(y_true, y_scores,average='micro')) ...
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2018-06-01 16:50:28
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评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。 1、准确率 （A ...
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2018-05-22 14:44:53
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在数据分析挖掘过程中常用的聚类算法有1.K-Means聚类,2.K-中心点,3.系统聚类. 1.K-均值聚类在最小误差基础上将数据划分为预定的类数K(采用距离作为相似性的评价指标).每次都要遍历数据,所以大数据速度慢 2.k-中心点,不采用K-means中的平均值作为簇中心点,而是选中距离平均值最近 ...
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2018-05-13 16:07:57
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整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 分类器的好坏 1.分类器的好坏 这里首先要知道TP、FN（真的判成假的）、FP（假的判成真）、TN四种（可以画一个表格）。 几种常 ...
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2018-05-09 22:45:56
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代写编程、代写机器学习模型基于不同的机器学习模型，利用大量的特征变量，对标的资产价格的波动进行预测研究，并对预测效果进行评价。机器学习的模型包括，但不限于XGBoost、GBDT、LSTM等经典学习模型。待研究的资产包括：股票、债券、大宗商品等可配置资产。特征变量包括宏观经济变量、行业变量、标的价格 ...
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2018-04-30 23:28:44
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K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为 ...
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2018-04-05 21:01:40
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[DeeplearningAI笔记]ML strategy_1_1正交化/单一数字评估指标 [DeeplearningAI笔记]ML strategy_1_2开发测试集评价指标 [DeeplearningAI笔记]ML strategy_1_3可避免误差与改善模型方法 [DeeplearningAI ...
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2018-04-04 18:06:26
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