自然语言处理(ML),机器学习(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. 本文将简单介绍其中几个概念.中文中这几个评价指标翻译各有不同,所以一般情况下推荐使用英文. 现在我先假定一个具体场景作为例子: 假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生.现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的

Precision又叫查准率,Recall又叫查全率.这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果. TP: 预测为1(Positive),实际也为1(Truth-预测对了) TN: 预测为0(Negative),实际也为0(Truth-预测对了) FP: 预测为1(Positive),实际为0(False-预测错了) FN: 预测为0(Negative),实际为1(False-预测错了) 总的样本个数为:TP+TN+FP+FN. Accuracy/Precision/Recall的定义 Accura

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义,需要在整个验证集上计算,而 tf.keras 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me

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题目: 动物王国中有三类动物A,B,C,这三类动物的食物链构成了有趣的环形.A吃B, B吃C,C吃A. 现有N个动物,以1-N编号.每个动物都是A,B,C中的一种,但是我们并不知道它到底是哪一种. 有人用两种说法对这N个动物所构成的食物链关系进行描述: 第一种说法是"1 X Y",表示X和Y是同类. 第二种说法是"2 X Y",表示X吃Y. 此人对N个动物,用上述两种说法,一句接一句地说出K句话,这K句话有的是真的,有的是假的.当一句话满足下列三条之一时,这句话就是

一.基础 疑问1:具体使用算法时,怎么通过精准率和召回率判断算法优劣? 根据具体使用场景而定: 例1:股票预测,未来该股票是升还是降?业务要求更精准的找到能够上升的股票:此情况下,模型精准率越高越优. 例2:病人诊断,就诊人员是否患病?业务要求更全面的找出所有患病的病人,而且尽量不漏掉一个患者:甚至说即使将正常人员判断为病人也没关系,只要不将病人判断成健康人员就好.此情况,模型召回率越高越优. 疑问2::有些情况下,即需要考虑精准率又需要考虑召回率,二者所占权重一样,怎么中欧那个判断? 方法:采

pre = "0 0 B_SONG I_SONG I_SONG 0 B_SONG I_SONG I_SONG 0 0 B_SINGER I_SINGER I_SINGER 0 O O O B_ALBUM I_ALBUM I_ALBUM O O B_TAG I_TAG I_TAG O" true = "0 0 B_SONG I_SONG I_SONG 0 0 0 0 0 0 B_SINGER I_SINGER I_SINGER 0 O O O B_ALBUM I_ALBUM I

https://en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval 信息检索 (一种信息技术) 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术.狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的 信息查寻(Information Search 或Information Seek).一般情况下,信息检索指的就是广义的信息检索. 信息

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.20.0 documentation https://scikit-learn.org/stable/index.html Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on Nu

https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学**算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此,机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强 本文会介绍处理非

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MLlib1.6指南笔记 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html spark.mllib RDD之上的原始API spark.ml ML管道结构 DataFrames之上的高级API 1. spark.mllib:数据类型.算法及工具 cd /Users/erichan/garden/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/bin./spark-shell --master local --driver-memory

一.实验评估参数 实验数据本身可以分为是否属于某一个类(即correct和not correct),表示本身是否属于某一类别上,这是客观事实:又可以按照我们系统的输出是否属于某一个类(即selected和not selected),表示是否分到某一类别,这是实验输出. 以垃圾邮件为例: tp:表示系统认为它是垃圾邮件,而确实它是垃圾邮件,所以为true positive fn:表示系统不认为它是垃圾邮件,但它其实是垃圾邮件,所以为false negative fp:表示系统认为是,其实不是,所以

论文地址:<GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction> GitHub地址:GraphRel 提出一种端到端关系抽取模型GraphRel,该模型利用图卷积网络(GCNs)来联合学习命名实体和实体间关系.与以往的baseline相比,我们通过关系加权GCN来考虑命名实体和关系之间的交互,以更好地提取关系.线性结构和依存句法结构用来提取文本的序列特征和区域特征,而完整的词

引言 其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作.我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了.然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同一个跨不过的门槛,让人望而却步,即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松,但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾,不管怎样,梦还是要有的,万一实现了呢~ <br />![](https

自定义控件 Android系统提供了一系列UI相关的类来帮助我们构造app的界面,以及完成交互的处理. 一般的,所有可以在窗口中被展示的UI对象类型,最终都是继承自View的类,这包括展示最终内容的非布局View子类和继承自ViewGroup的布局类. 其它的诸如Scroller.GestureDetector等android.view包下的辅助类简化了有关视图操作和交互处理. 无论如何,自己的app中总会遇到内建的类型无法满足要求的场景,这时就必须实现自己的UI组件了. 自定义控件的方式 根据

1.块级作用域 想想此时运行下面的程序会有输出吗?执行会成功吗? #块级作用域 if 1 == 1: name = "lzl" print(name) for i in range(10): age = i print(age) 我们先看下执行结果 C:/Users/L/PycharmProjects/s14/preview/Day8/作用域/main.py lzl 9 Process finished with exit code 0 代码执行成功,没有问题:在Java/C#中,执行

一,callback 回调函数 即函数f1和函数f2的关系是f1(f2()); f2作为f1()的回调函数,在f1执行过程中就开始执行f2,先执行线程的主要逻辑,将比较耗时的任务放在后面执行. 回调函数的优点是简单.容易理解和部署 缺点是不利于代码的阅读和维护,各个部分之间高度耦合(Coupling),流程会很混乱,而且每个任务只能指定一个回调函数. 二 ,事件监听 事件监听则是和代码的顺序完全无关,只取决于事件是否发生,如f1.bind(“click”,f2)即使当f1的被click时f2执行

DSP基础学习-ADC同步采样 彭会锋 2015-04-28 20:31:06 在DSP28027 LauchPad学习过程中,关于ADC同步采样和顺序采样的区别稍加研究了一下,发现里面还真有些门道,所以写了这篇文章,主要针对ADC同步采样的两个不同概念进行相关的解释说明,理论和具体的理解都有在里面,较为详细,可以作为基础知识加深了解! 参考文献: http://pan.baidu.com/s/1gd1Xg6v TMS320C28X处理器在交流采样中的应用(这是一篇论文,针对多通道同步采样和交流

ROC曲线 在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的 下面我们这样来分析这个问题

1.函数名的命名规则: 函数名必须以下划线或字母开头,可以包含任意字母.数字或下划线的组合.不能使用任何的标点符号: 函数名是区分大小写的. 函数名不能是保留字. 2. 形参和实参 形参:形式参数,不是实际存在,是虚拟变量.在定义函数和函数体的时候使用形参,目的是在函数调用时接收实参(实参个数,类型应与实参一一对应) 实参:实际参数,调用函数时传给函数的参数,可以是常量,变量,表达式,函数,传给形参 区别:形参是虚拟的,不占用内存空间,.形参变量只有在被调用时才分配内存单元,实参是一个变量,占用