深度解析影响 RAG 召回率的四大支柱——模型、数据、索引与检索

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召回率、AUC、ROC模型评估指标精要

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…

[白话解析] 通过实例来梳理概念：准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-Measure)

[白话解析] 通过实例来梳理概念 :准确率 (Accuracy).精准率(Precision).召回率(Recall)和F值(F-Measure) 目录 [白话解析] 通过实例来梳理概念 :准确率 (Accuracy).精准率(Precision).召回率(Recall)和F值(F-Measure) 0x00 摘要 0x01 本文缘由 0x02 例子构建 0x03 混淆矩阵 3.1 四种分类情况 3.2 混淆矩阵 0x04 准确率 Accuracy 4.1 公式 4.2 特点 0x05 精准率…

机器学习入门-概率阈值的逻辑回归对准确度和召回率的影响 lr.predict_proba(获得预测样本的概率值)

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…

[NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料.其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦 BERT模型代码已经发布,可以在我的github: NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载,请记得star…

Kafka深度解析

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息…

String深度解析

文章出处:http://my.oschina.net/xiaohui249/blog/170013 一.引题 String类型是比较特殊的一种类型,同时也是面试经常被问到的一个知识点,本文结合java内存分配深度分析关于String的许多令人迷惑的问题.下面是本文将要涉及到的一些问题,如果读者对这些问题都了如指掌,则可忽略此文. 1.java内存具体指哪块内存?这块内存区域为什么要进行划分?是如何划分的?划分之后每块区域的作用是什么?如何设置各个区域的大小? 2.String类型在执行连接操作时…

mybatis 3.x源码深度解析与最佳实践（最完整原创）

mybatis 3.x源码深度解析与最佳实践 1 环境准备 1.1 mybatis介绍以及框架源码的学习目标 1.2 本系列源码解析的方式 1.3 环境搭建 1.4 从Hello World开始 2 容器的加载与初始化 2.1 config文件解析XMLConfigBuilder.parseConfiguration 2.1.1 属性解析propertiesElement 2.1.2 加载settings节点settingsAsProperties 2.1.3 加载自定义VFS loadCust…