刚开始看这方面论文的时候对于各种评价方法特别困惑,还总是记混,不完全统计下,备忘. 关于召回率和精确率,假设二分类问题,正样本为x,负样本为o: 准确率存在的问题是当正负样本数量不均衡的时候: 精心设计的分类器最后算准确率还不如直接预测所有的都是正样本. 用Recall和Precision来衡量分类效果,可以使用F1 Score = 2PR/(P+R)来判断分类效果. 调整分类器,移动到这里: Recall达到百分之一百,但同时Precision也下降了:把不是负样本也分类成了正样本.一般来说,…

classification_report简介 sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息. 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值. y_pred:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,分类器返回的估计值. labels:array,shape = [n_labels],报表中包含的标签索引的可选列表. target_names:字符串列表,与标签匹配的可选显示…

目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法 针对谁进行评价? 对于物体分类到某个类别的 预测结果 和 真实结果 的差距进行评价(二分类) 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! 也就是对每个类别,预测结果…

在机器学习,模式识别中,我们做分类的时候,会用到一些指标来评判算法的优劣,最常用的就是识别率,简单来说,就是 Acc=Npre/Ntotal 这里的 Npre表示预测对的样本数,Ntotal表示测试集总的样本数. 识别率有的时候过于简单, 不能全面反应算法的性能,除了识别率,还有一些常用的指标,就是我们要介绍的 F1-score, recall, precision. 在介绍这些概念之前,我们先来看一个二分类的问题,给定一组训练集: D={(xi,yi)|xi∈Rn,yi∈{0,1}}Ni=1…

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标…

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章 使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 Spark Mllib里决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章 决策树多元分类UCI Covertype…

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自动文档摘要评价方法大致分为两类: (1)内部评价方法(Intrinsic Methods):提供参考摘要,以参考摘要为基准评价系统摘要的质量.系统摘要与参考摘要越吻合, 质量越高. (2)外部评价方法(Extrinsic Methods):不提供参考摘要,利用文档摘要代替原文档执行某个文档相关的应用.例如:文档检索.文档聚类.文档分类等, 能够提高应用性能的摘要被认为是质量好的摘要. 其中内部评价方法,是比较直接比较纯粹的,被学术界最常使用的文摘评价方法,将系统生成的自动摘要与专家摘要采用一定…

转载处:http://blog.csdn.NET/leixiaohua1020/article/details/11694369 最常用的全参考视频质量评价方法有以下2种: PSNR(峰值信噪比):用得最多,但是其值不能很好地反映人眼主观感受.一般取值范围:20-40.值越大,视频质量越好. SSIM(结构相似性):计算稍复杂,其值可以较好地反映人眼主观感受.一般取值范围:0-1.值越大,视频质量越好. PSNR,SSIM计算有如下工具可选: MSU Video Quality Measurem…

如何确定一个视频质量的好坏一直以来都是个棘手的问题.目前常用的方法就是通过人眼来直接观看,但是由于人眼的主观性及观看人员的单体差异性,对于同样的视频质量,不同的人的感受是不一样的.为此多个研究机构提出了视频质量客观测试方法,即利用机器或程序来评价视频质量的方法.本文正是要介绍一下其中的一种方法:VQM,并且总结了一些有关VQM视频质量评价方法的资料.VQM方法给出的客观分数比较符合主观感受,属于比较好的一种质量评价算法. 各种视频质量评价方法对比: 目前最常见的客观测试标准是PSNR(峰值信噪比…