主要知识点: 召回率的慨念 精准度的慨念 match和近似匹配混合使用方法         召回率(recall):比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率. 精准度(precision):比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark,或者是java和spark离的很近的doc的分数越高排在最前面. 直接用match_phrase短语搜索,会导致必须所有term都在doc field中出现,而且距离在slop限…
1. 召回率和精准度 比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率,recall 精准度,比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark,或者是java和spark离的很近的doc,排在最前面,precision 直接用match_phrase短语搜索,会导致必须所有term都在doc field中出现,而且距离在slop限定范围内,才能匹配上 match phrase,proximity match,要求doc必须…
参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混.还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差. 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题,我的面试经验是:一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率,那个率,或者给一个场景让…
yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注: 相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失…
Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率,以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法.为了让学习算法表现更好,我们还会学习如何解决处理偏态数据(skewed data). 以下内容部分参考我爱公开课-Advice for applying machine learning 一.内容概要 Evaluating a learning algorithm Deciding what to try next(决定…
首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生.现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生.该分类器从中选出了50人,其中20个女生,30个男生. 准确率是指分类器正确分类的比例.正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例.例如分类器正确识别了20个女生和50个男生,正确识别的样本数是70个,因此该分类器的准确…
https://blog.csdn.net/yanhx1204/article/details/81017134 摘要 在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等.为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下.  这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法. 大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示: 假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机…
首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence  score,每一类(如car)的confidence   score保存到一个文件中(如comp1_cls_test_car.txt).假设共有20个测试样本,每个的id,confidence  score和ground  truth  label如下: 接下来对confidence  score排序,得到: 然后计算precision和recall,这两个标准的定义如下: 圆圈内(true   positives + false  p…
样本全集:TP+FP+FN+TN TP:样本为正,预测结果为正 FP:样本为负,预测结果为正 TN:样本为负,预测结果为负 FN:样本为正,预测结果为负 准确率(accuracy):(TP+TN)/ (TP+TN+FP+FN) 精准率(precision):TP/(TP+FP),正确预测为正占全部预测为正的比例 召回率(recall):TP/(TP+FN),正确预测为正占全部正样本的比例 假定手上60个正样本.40个负样本,系统查找了50正样本(TP+FP),其中40个是正样本. 即: TP =…
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure. 本文将简单介绍其中几个概念.中文中这几个评价指标翻译各有不同,所以一般情况下推荐使用英文. 现在我先假定一个具体场景作为例子: 假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生.现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的…