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

总结:(图上 R的计算的分母应该是 :40+10 )(笔误) 模型条件放宽,负类被误判为正类的可能性就变大(即FP变大)精确率和准确率会受影响(变小) 模型条件变严格,正类有可能被误判为负类(即FN变大)召回率会变小 F-measure是一种统计量,F-Measure又称为F-Score,F-Measure是Precision和Recall加权调和平均,是IR(信息检索)领域的常用的一个评价标准,常用于评价分类模型的好坏. F1=2*PR  / (P+R) (P精确率,R召回率) 一般通过找到最

1.lr.predict_proba(under_text_x)  获得的是正负的概率值 在sklearn逻辑回归的计算过程中,使用的是大于0.5的是正值,小于0.5的是负值,我们使用使用不同的概率结果判定来研究概率阈值对结果的影响 从图中我们可以看出,阈值越小,被判为正的越多,即大于阈值的就是为正,但是存在一个很明显的问题就是很多负的也被判为正值. 当阈值很小时,数据的召回率很大,但是整体数据的准确率很小 因此我们需要根据召回率和准确率的综合考虑选择一个合适的阈值 lr = LogisticR

---恢复内容开始--- 1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割. 参数说明:n_split表示切割的份数,假设切割的份数为10,那么有9份是训练集有1份是测试集,shuffle是否进行清洗,indices表示需要进行切割的索引值 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold indices = np.

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

Evaluation metricsa binary classifier accuracy,specificity,sensitivety.(整个分类器的准确性,正确率,错误率)表示分类正确:True Positive:本来是正样例,分类成正样例. True Negative:本来是负样例,分类成负样例. 表示分类错误:False Positive :本来是负样例,分类成正样例,通常叫误报. False Negative:本来是正样例,分类成负样例,通常叫漏报. P=TP/TP+FP R=TP

建立模型 当使用机器学习的方法来解决问题时,比如垃圾邮件分类等,一般的步骤是这样的: 1)从一个简单的算法入手这样可以很快的实现这个算法,并且可以在交叉验证集上进行测试: 2)画学习曲线以决定是否更多的数据,更多的特征或者其他方式会有所帮助: 3)人工检查那些算法预测错误的例子(在交叉验证集上),看看能否找到一些产生错误的原因. 评估模型 首先,引入一个概念,非对称性分类.考虑癌症预测问题,y=1 代表癌症,y=0 代表没有癌症,对于一个数据集,我们建立logistic 回归模型,经过以上建模的

原文地址:http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8229166 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 /

建立模型 当使用机器学习的方法来解决问题时,比如垃圾邮件分类等,一般的步骤是这样的: 1)从一个简单的算法入手这样可以很快的实现这个算法,并且可以在交叉验证集上进行测试: 2)画学习曲线以决定是否更多的数据,更多的特征或者其他方式会有所帮助: 3)人工检查那些算法预测错误的例子(在交叉验证集上),看看能否找到一些产生错误的原因. 评估模型 首先,引入一个概念,非对称性分类.考虑癌症预测问题,y=1 代表癌症,y=0 代表没有癌症,对于一个数据集,我们建立logistic 回归模型,经过以上建模的

生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性.之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现.本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN-train 和 GAN-test,分别对应 GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量).研究者还基于这两个指标评估了最近的 GAN 方法并证明了这些方法性能的显著差异.上述评估指标表明,数据集复杂程度(从 CIFAR10

机器学习性能指标精确率.召回率.F1值.ROC.PRC与AUC 精确率.召回率.F1.AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同,又有什么联系呢.下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思. 针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实际中分类时,会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negat

度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例 实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率       (recall)r=TPTP+FN

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

原文:http://peghoty.blog.163.com/blog/static/49346409201302595935709/ 正确率.召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中,选出目标的重要评价指标.不妨看看这些指标的定义先: 1. 正确率 = 正确识别的个体总数 /  识别出的个体总数 2. 召回率 = 正确识别的个体总数 /  测试集中存在的个体总数 3. F值  = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值) 不妨举这样一个例子:

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

文献中的recall rate(查全率或召回率) and precision(精度)是很重要的概念.可惜很多中文网站讲的我都稀里糊涂,只好用google查了个英文的,草翻如下:召回率和精度定义: 从一个大规模数据集合中检索文档的时,可把文档分成四组 - 系统检索到的相关文档(A) - 系统检索到的不相关文档(B) - 相关但是系统没有检索到的文档(C) - 相关但是被系统检索到的文档(D) 相关 不相关 检索到 A B 未检索到 C D 直观的说,一个好的检索系统检索到的相关文档越多越好,不相关

准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆. 1.混淆矩阵 对于一个二分类问题,我们可以得到如表 1所示的的混淆矩阵(confusion matrix): 表

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

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率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.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回