在深度学习过程中,会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍,如下图所示: 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢?区别在哪呢?我们知道ImageNet有大概1000个分类,而模型预测某张图片时,会给出1000个按概率从高到低的类别排名, 所谓的Top-1 Accuracy是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率, 而Top-5 Accuracy是指排名前五的类别包含实际结果的准确率. 下面的代码可更为直观地说明其中的区

混淆矩阵 精准率/查准率,presicion 预测为正的样本中实际为正的概率 召回率/查全率,recall 实际为正的样本中被预测为正的概率 TPR F1分数,同时考虑查准率和查全率,二者达到平衡,=2*查准率*查全率/(查准率+查全率) 真正率 = 灵敏度 sensitivity 召回率 TP/TP+FN ,只关注正样本中有多少被准确预测 假正率 = 1- 特异度 = FP/(FP+TN),有多少负样本被错误预测   在正负样本足够的情况下,可以用ROC曲线.AUC.KS评价模型区分能力和排序

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

一.分类评估指标 准确率(最直白的指标)缺点:受采样影响极大,比如100个样本中有99个为正例,所以即使模型很无脑地预测全部样本为正例,依然有99%的正确率适用范围:二分类(准确率):二分类.多分类(平均准确率) from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 accuracy_score(y_true

工作中还是蛮少直接接触到评估系统性能的,但是不妨碍有兴趣了解.认为这是常识,只是个人才疏学浅不了解其定义. TP=Top Percentile,Top百分数,是一个统计学里的术语,与平均数.中位数都是一类,为等水位线(waterline). TP50.TP90和TP99等指标常用于系统性能监控场景,指高于50%.90%.99%等百分线的情况. 上面都是学术上的定义,具体到软件系统评估的实践中怎么理解呢?以TP90为例(借用网络上搜到的资源): The tp90 is a minimum time

仿照上篇博文对于混淆矩阵.ROC和AUC指标的探讨,本文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵.PR以及AP评估指标:实际上,(ROC,AUC)与(PR,AP)指标对具有某种相似性. 按照循序渐进的原则,依次讨论混淆矩阵.PR和AP: 设定一个机器学习问题情境:给定一些肿瘤患者样本,构建一个分类模型来预测肿瘤是良性还是恶性,显然这是一个二分类问题. 本文中,将良性肿瘤视为正类标签(可能在具体实践中更为关注恶性肿瘤,不过这并不影响技术上的操作). 当分类模型选定以后,将其在测试数据集上进行评估,分

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

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

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True

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,得到了结果,分类结果如下: 不是垃圾邮件70封(其中真实不是垃圾邮件60封,是垃圾邮件有10封) 是垃圾邮件30封(其中真实是垃圾邮件25封,不是垃圾邮件5封) 现在我们设置,不是垃圾邮件.为正样本,是

单一数字评估指标: 我们在平时常用到的模型评估指标是精度(accuracy)和错误率(error rate),错误率是:分类错误的样本数站样本总数的比例,即E=n/m(如果在m个样本中有n个样本分类错误),那么1-a/m就是精度.除此之外,还会有查准率和查全率,下面举例解释. 按照周志华<机器学习>中的例子,以西瓜问题为例. 错误率:有多少比例的西瓜被判断错误: 查准率(precision):算法挑出来的西瓜中有多少比例是好西瓜: 查全率(recall):所有的好西瓜中有多少比例被算法跳了出来

本文主要对 Spark ML库下模型评估指标的讲解,以下代码均以Jupyter Notebook进行讲解,Spark版本为2.4.5.模型评估指标位于包org.apache.spark.ml.evaluation下. 模型评估指标是指测试集的评估指标,而不是训练集的评估指标 1.回归评估指标 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which expects two input columns: prediction and label. 评估

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

评估指标 Evaluation metrics 机器学习性能评估指标 选择合适的指标 分类与回归的不同性能指标 分类的指标(准确率.精确率.召回率和 F 分数) 回归的指标(平均绝对误差和均方误差) 混淆矩阵(confusion matricess) 一.选择合适的指标 评估模型是否得到改善,总体表现如何 在构建机器学习模型时,我们首先要选择性能指标,然后测试模型的表现如何.相关的指标有多个,具体取决于我们要尝试解决的问题. 此外,在测试模型时,也务必要将数据集分解为训练数据和测试数据.如果不区

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

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

一.ROC,AUC ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣 . ROC曲线一般的横轴是FPR,纵轴是FPR.AUC为曲线下面的面积,作为评估指标,AUC值越大,说明模型越好.如下图: 二.Precision.Recall.F1-score Terminology and derivationsfrom a confusion matrix true positive (TP)

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

1. Model Log 介绍 Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning).深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow.Pytorch.PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的超参数.Loss.Accuracy.Precision.F1值等,并以曲线图的形式进行展现对比,轻松三步即可实现. 通过调节超参数的方式多次训练模型,并使用 Model Log 工具进行记录,可以很

SQL基础随记1 SQL分类 常用函数 ALL ANY EXISTS IN 约束   其实这里知识不难,只是好久不接触突然被问的话有时还真的一时答不上,自己写一遍胜过盲扫.当然,也有些常读常新的地方会记录下来.   对SQL语言进行划分 DDL --- Data Definition Language --- 定义 --- 增删改数据库和表的结构 DML --- Data Manipulation Language --- 操作 --- 对记录增删改 DQL --- Data Quary Lan

Autosilk top, Silkscreen top 和Assembly top Autosilk top:最后出gerber的时候,自动生成的丝印层.会自动调整丝印位置,以及碰到阻焊开窗的地方,丝印会自动消失,避免露锡的地方涂上丝印(一般画丝印层的时候,焊盘上不会画上丝印,所以过孔焊盘上有丝印,也不会有什么影响.),所以我个人一般很少用到Autosilk top层,毕竟最后出丝印的时候,都需要调整位置.我一般直接用Silkscreen top. Silkscreen top:建库的时候,r