转：评估指标MAP

【转：评估指标MAP】的更多相关文章

转:http://www.zhenv5.com/?p=1079 MAP可以由它的三个部分来理解:P,AP,MAP 先说P(Precision)精度,正确率.在信息检索领域用的比较多,和正确率一块出现的是找回率Recall.对于一个查询,返回了一系列的文档,正确率指的是返回的结果中相关的文档占的比例,定义为:precision=返回结果中相关文档的数目/返回结果的数目: 而召回率则是返回结果中相关文档占所有相关文档的比例,定义为:Recall=返回结果中相关文档的数目/所有相关文档的数目. 正确率…

聚类结果的评估指标及其JAVA实现

一. 前言又GET了一项技能.在做聚类算法的时候,由于要评估所提出的聚类算法的好坏,于是需要与一些已知的算法对比,或者用一些人工标注的标签来比较,于是用到了聚类结果的评估指标.我了解了以下几项. 首先定义几个量:(借鉴该博客:http://blog.csdn.net/luoleicn/article/details/5350378) TP:是指被聚在一类的两个量被正确的分类了(即在标准标注里属于一类的两个对象被聚在一类) TN:是指不应该被聚在一类的两个对象被正确地分开了(即在标准标注里不是一…

opencv-9-图像噪声以及评估指标 PSNR 与SSIM

开始之前我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法, 我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节, 那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, [技术综述]一文道尽传统图像降噪方法这篇文章写的还算比较完整, 也是传统的算法的一个综述过程, 目录目录开始之前…

评估指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)

为了能够更好的评价IR系统的性能,IR有一套完整的评价体系,通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣,不同检索模型的特点,不同因素对信息检索的影响,从而对信息检索进一步优化. 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息,所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑:效率.效果和其他如数据规模. 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 精度和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精…

[DeeplearningAI笔记]ML strategy_1_1正交化/单一数字评估指标

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 什么是ML策略机器学习策略简介情景模拟假设你正在训练一个分类器,你的系统已经达到了90%准确率,但是对于你的应用程序来说还不够好,此时你有很多的想法去继续改善你的系统收集更多训练数据训练集的多样性不够,收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集. 使用梯度下降法训练更长的时间尝试一个不同的优化算法,例如Adam优化算法. 尝试更大的神经网络或者更小的神经网络尝试dropout…

【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积

一.前述怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵混淆矩阵如图: 第一个参数true,false是指预测的正确性. 第二个参数true,postitives是指预测的结果. 相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 TP+FP:通过模型预测出来的所有正列数(其中包括本来…

Python机器学习笔记：常用评估指标的用法

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们…