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查询Tags标签： recall，共有 7条记录-
目标检测算法之评价指标
1 混淆矩阵（Confusion Matrix） 混淆矩阵(Confusion Matrix) 说明： 假设有一个算法，其预测某种癌症的准确率为99.9%，这个算法好吗？99.9%看上去很高，但是如果这种癌症本身的发病率只有0.1%，即使不训练模型，直接预测所有人都是健康的，准确率也能达到99.9%，更极端的…
2022/3/2 22:45:33 人评论 次浏览 -
ML - 分类算法的评价
文章目录 分类准确度的问题混淆矩阵 Confusion Matrix精准率和召回率精准率召回率为什么好？ F1 Score代码实现F1 的代码实现引入真实数据混淆矩阵，精准率、召回率的实现scikit-learn中的混淆矩阵，精准率、召回率、F1 Precision-Recall 的平衡阈值对精准率和召回率的影响…
2022/1/3 1:10:22 人评论 次浏览 -
ML - 分类算法的评价
文章目录 分类准确度的问题混淆矩阵 Confusion Matrix精准率和召回率精准率召回率为什么好？ F1 Score代码实现F1 的代码实现引入真实数据混淆矩阵，精准率、召回率的实现scikit-learn中的混淆矩阵，精准率、召回率、F1 Precision-Recall 的平衡阈值对精准率和召回率的影响…
2022/1/3 1:10:22 人评论 次浏览 -
精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall）
精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall） 在模式识别中，我们经常会使用到一些指标对目标识别或者影像分类的结果进行评价。 假设我们需要将一个样本集分类为苹果和非苹果两类，那么分类结果有四种情况：第一种情况：True Positive，本来就是苹果被分类成苹果；…
2021/11/10 23:13:33 人评论 次浏览 -
精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall）
精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall） 在模式识别中，我们经常会使用到一些指标对目标识别或者影像分类的结果进行评价。 假设我们需要将一个样本集分类为苹果和非苹果两类，那么分类结果有四种情况：第一种情况：True Positive，本来就是苹果被分类成苹果；…
2021/11/10 23:13:33 人评论 次浏览 -
算法进阶--SVM实践
算法进阶--SVM实践 分类器指标（再谈）svm初步使用分类器指标（再谈） 在前面precision，recall 以及F1评判指标下引入FβF_\betaFβ: Fβ=(1+β)⋅precision⋅recallβ2⋅precision+recallF_{\beta}=\frac{(1+\beta)\cdot precision \cdot recall}{\beta^{2} \cdot pre…
2021/10/29 1:10:25 人评论 次浏览 -
算法进阶--SVM实践
算法进阶--SVM实践 分类器指标（再谈）svm初步使用分类器指标（再谈） 在前面precision，recall 以及F1评判指标下引入FβF_\betaFβ: Fβ=(1+β)⋅precision⋅recallβ2⋅precision+recallF_{\beta}=\frac{(1+\beta)\cdot precision \cdot recall}{\beta^{2} \cdot pre…
2021/10/29 1:10:25 人评论 次浏览
