1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

二分类 在二分类问题中,TP FP TN FN 是非常清楚且易于理解的. TP (True Positive) : 预测为 1 ,真实值也为 1 -> 真阳性 FP (False Positive): 预测为 1 ,真实值为 0 -> 假阳性 TN (True Negative): 预测为 0 ,真实值也为 0 -> 真阴性 FN (False Negative): 预测为 0 ,真实值为 1 -> 假阴性 多分类 多分类问题的 TP FP TN FN 可以通过混淆矩阵来说明. 例

TP.True Positive   真阳性:预测为正,实际也为正 FP.False Positive  假阳性:预测为正,实际为负 FN.False Negative 假阴性:预测与负.实际为正 TN.True Negative 真阴性:预测为负.实际也为负. 也就是说,预测和实际一致则为真,预测和实际不一致则为假:如果预测出来是“正”的,则为“阳”,预测结果为 “负”,则为“阴”. 先看一个简单的二分类问题. 比如说总共有100个人,其中60个人患有疾病,40个人是健康的.我们的要找出里面的

很多时候,我们希望对一个二值分类器的性能进行评价,AUC正是这样一种用来度量分类模型好坏的一个标准.现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution imbalance problem),使得accuracy这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的性能.举个例子:测试样本中有A类样本90个,B 类样本10个.若某个分类器简单的将所有样本都划分成A类,那么在这个测试样本中,它的准确率仍为90%,这显示是不合理的.为了解决上述问题,人们从医疗分析领域引入了一种新的分类模型p

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

模型测试 import cv2 from torchvision import transforms, datasets, models from torch.utils.data import DataLoader import torch import numpy as np import os from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt device = torch.device("cuda:2" if

在做svm分类试验时,对于结果的处理,仅用一种指标很难得到正确评估算法的效果.所以,一般要用到precision(精确率),recall(召回率),F-measure.accuracy(准确率)四个指标. 首先认识四个与其相关参数:   相关(Relevant),正类 无关(NonRelevant),负类 被检索到(Retrieved) true positives(TP 正类判定为正类) false positives(FP 负类判定为正类,"存伪") 未被检索到(Not Retri

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

imbalanced time series classification http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510229367.5/2.html?page=2 这个专利可以去国家专利局网站查询,有具体文档. https://www.jianshu.com/p/3e8b9f2764c8 机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一,前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富,然而在工业界的应用中我们可以看到,应用场景千千万万,数

ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值. ROC曲线的例子 考虑一个二分问题,即将实例分成正

混淆矩阵 介绍这些概念之前先来介绍一个概念:混淆矩阵(confusion matrix).对于 k 元分类,其实它就是一个k x k的表格,用来记录分类器的预测结果.对于常见的二元分类,它的混淆矩阵是 2x2 的. 假设要对 15 个人预测是否患病,使用 1 表示患病,使用 0 表示正常.预测结果如下: 预测值: 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 真实值: 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 将上面的预测结果转为混淆矩阵,如下: 上图展示了一个二

  欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计项目联系QQ:231469242 用条件概率理解混合矩阵容易得多 sensitivity:真阳性

目录 概 TPR, FPR ROC and AUC 代码 ROC-wiki 概 AUC常常在文章中作为评价一个分类器优劣的指标, 却总是忘记其原由, 索性记上一笔. TPR, FPR 首先理解TP, FP, FN, TN的概念, 下面是其对应的类型. 这里, P表示正样本, 而N表示负样本, 下表中的行为真实的标签, 列为预测的标签. 预测\真实 P N P TP(True Positive) FP(False Positive) N FN(False Negative) TN(True Neg

本文主要讨论了auc的实际意义,并给出了auc的常规计算方法及其证明 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/van19/p/5494908.html 1 ROC曲线和auc 从二分类说起,假设我们的样本全集里,所有样本的真实标签(label)为0或1,其中1表示正样本,0表示负样本,如果我们有一个分类模型,利用它对样本进行了标注,那边我们可以得到下面的划分 truth predictor TP FP FN TN TP(true positive):表示正确的肯定 TN(

recommend li_volleyball 2016年3月20日 library(recommenderlab) ## Warning: package 'recommenderlab' was built under R version 3.2.4 ## Loading required package: Matrix ## Loading required package: registry ## Loading required package: arules ## ## Attach

recommend li_volleyball 2016年3月20日 library(recommenderlab) library(ggplot2) # data(MovieLense) dim(MovieLense) ## [1] 943 1664 MovieLense ## 943 x 1664 rating matrix of class 'realRatingMatrix' with 99392 ratings. image(sample(MovieLense,500),main="R

无序检索结果的评价方法: Precision
 P
 =
tp/(tp
+
fp)
Recall

 



R
     =
tp/(tp
+
fn)
 Accuracy   = (tp + tn) / ( tp + fp + fn + tn) 有序检索结果的评价方法: A precison-recall curve 调式search engine目前只是针对一个Query的表现. You
 need
 to
 average
 performance 
over
 a
 whole bunc

转自:http://baike.baidu.com/link?url=_H9luL0R0BSz8Lz7aY1Q_hew3JF1w-Zj_a51ggHFB_VYQljACH01pSU_VJtSGrGJOR1h_du8O0S2ADOzzq9Nqq   受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve).得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加