文章来自:一个宝藏微信公众号[机器学习炼丹术] 基本概念 首先,要背住的几个概念就是:accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive.预测是正确的正样本 FP:false positive.预测是错误的正样本 TN:true negative.预测是正确的负样本 FP:false positive.预测是错误的负样本 通常我们会做出这样的一个混淆矩阵: 左边的positive,negative表示样本真实值,表格上边的positive

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

题目链接   时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和他的小伙伴们一起写了很多代码.时间一久有些代码究竟是不是自己写的,小Hi也分辨不出来了. 于是他实现了一个分类算法,希望用机器学习实现自动分类. 为了评价这个分类算法的优劣,他选出了N份有标记的代码作测试集,并决定用F1 Score作为评价标准. 给出N份代码的实际作者是不是小Hi以及分类算法预测的结果,请你计算F1 Score. 输入 第一行包含一个整数N.(1 <= N <= 1000) 以

1. 四个概念定义:TP.FP.TN.FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢? 举个简单的二元分类问题 例子: 假设,我们要对某一封邮件做出一个判定,判定这封邮件是垃圾邮件.还是这封邮件不是垃圾邮件? 如果判定是垃圾邮件,那就是做出(Positive)的判定: 如果判定不是垃圾邮件,那就做出(Negative)的判定. Tru

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976   本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score.决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看. F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元

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

当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明. 首先我们先要了解混淆矩阵(Confusion Matrix), 如下图,混淆矩阵经常被用来衡量一个分类模型在测试样本上的性能,本文提到的所有衡量标准都会用到下面混淆矩阵中出现的的四个值 真正例和真反例表示被正确预测的数据

F1 score 关于精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的评价对于数据极度偏斜的二分类问题的算法,有个问题,毕竟是两个指标,有的时候这两个指标也会产生差异,对于不同的算法,精准率可能高一些,召回率可能低一些,反之一样,真正使用的时候应该根据具体的使用场景来去解读这两个指标 想要得到这两个指标之间的平衡,希望能同时照顾到精准率和召回率,这样就可以使用新的指标,F1 score F1 score的目的就是兼顾这两个指标,描述的是精准率和召回率的调和平均值,公式可以写成 这种的好处就是,如果说一个

自学Python之路-Python基础+模块+面向对象自学Python之路-Python网络编程自学Python之路-Python并发编程+数据库+前端自学Python之路-django 自学Python3.3-函数分类(内置函数补充) 内置函数,自定义函数,匿名函数 内置函数(python3.x) 一.作用域相关 1. globals()  返回全局作用域内所有 2. locals() 返回当前作用域内所有 函数功能返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典,与globals函数类似(返回全局

https://medium.com/@thongonary/how-to-compute-f1-score-for-each-epoch-in-keras-a1acd17715a2 https://datascience.stackexchange.com/questions/13746/how-to-define-a-custom-performance-metric-in-keras/20192 In training a neural network, f1 score is an im

php数组函数(分类基本数组函数,栈函数,队列函数) 一.总结 1.常用数组函数 函数 描述 array() 创建数组. array_combine() 通过合并两个数组来创建一个新数组. array_flip() 交换数组中的键和值. array_key_exists() 检查指定的键名是否存在于数组中. array_merge() 把一个或多个数组合并为一个数组. array_multisort() 对多个数组或多维数组进行排序. array_pop() 删除数组的最后一个元素(出栈). a

函数:tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None) 说明:此函数是计算logits经过sigmod函数后的交叉熵值(即互熵损失),能帮助你更好的进行分类操作.对于一个不相互独立的离散分类任务,这个函数作用是去度量概率误差. 简单点就是去度量化. 实例: # output 的计算方法:max(x, 0) - x * z + log(1 + exp(-abs(x)) ) # logits 和 targets 必

sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residual sum of squares ((y_true - y_pred) *

get_cat_ID()    根据分类名称获取分类ID   ///// get_cat_name()    根据分类ID获取分类名称 用法:<?phpget_cat_ID( $cat_name ) ?> 参数:$cat_name  分类名称默认值为"General".类型为字符型,可选 返回的值:出错时返回0,成功则返回分类ID号,类型为整数 示例: <?php          $category_id= get_cat_id('CategoryName');  

/** * 矩形拟合 * @param mats * @return */ vector<Rect> PublicCardFrameDetection::RectContainFit(vector<Rect> rects,Mat src) { //获取图像中心坐标 int src_w = src.cols; int src_h = src.rows; Point2i center = (Point2i(src_w/2),Point2i(src_h/2)); Rect rect_ce

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.metrics

1.  函数 1.  函数: 完成特定功能的代码块,作为一个整体,对其进行特定的命名,该名字就代表这函数 现实中:很多问题要通过一些工具进行处理 => 可以将工具提前生产出来并命名 =>通过名字就可以找到工具=>使用工具来解决问题 2.  函数的优点: 1.  避免代码的冗余 2.  让程序代码结构更加清晰 3.  让代码具有复用性,便于维护 3.  函数的四部分 1.  函数名:使用该函数的依据 2.  函数体:完成功能的代码块 3.  返回值:功能完成的反馈结果 4.  参数:完成功

目录 零.了解函数 一.函数的组成 二.函数的定义 三.函数的使用 四.函数的分类 五.函数的嵌套使用 零.了解函数 1.什么是函数 在程序中函数就是具备某一功能的工具 2.为何用函数 为了解决以下问题 1.程序的组织结构不清晰,可读性差 2.代码冗余 3.扩展性差 一.函数的组成 函数是由函数名.函数体.返回值.参数四个部分组成: 函数名:使用该函数的依据 函数体:完成功能的代码块 返回值:功能完成的反馈结果 参数:完成功能需要的条件信息 二.函数的定义 def 函数名(参数1,参数2,...

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息. 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值. y_pred:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,分类器返回的估计值. labels:array,shape = [n_labels],报表中包含的标签索引的可选列表. target_names:字符串列表,与标签匹配的可选显示名称(相同顺序). sample_weight:

参数设置 α: 梯度上升算法迭代时候权重更新公式中包含 α :  http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38468303 为了更好理解 α和最大迭代次数的作用,给出Python版的函数计算过程. # 梯度上升算法-计算回归系数 # 每个回归系数初始化为1 # 重复R次: # 计算整个数据集的梯度 # 使用α*梯度更新回归系数的向量 # 返回回归系数 def gradAscent(dataMatIn, classLabels,alpha=