一.前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵 混淆矩阵如图:  第一个参数true,false是指预测的正确性.  第二个参数true,postitives是指预测的结果.  相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 TP+FP:通过模型预测出来的所有正列数(其中包括本来

有时候我们在计算内流,比如管道内的流动时,只知道入口压力和流量,而我们想要计算得到出口的压力,这个应该怎么办呢?当然新版本的Fluent已经自带了流量出口边界,而这里我们采用Fluent的UDF来实现这个计算 Fluent版本:Fluent 19.2 Visual Studio版本:Visual Studio 2013 其他版本应该也是适用的 算例来源于:https://confluence.cornell.edu/display/SIMULATION/FLUENT+-+Laminar+Pipe

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

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度

一. 数学基础: 已知三角形的三边,计算三角形面积,需要用到海伦公式: 即p=(a+b+c)/2 二. 算法: 输入三个边长,套用海伦公式计算面积,并输出. 可以先判断是否可以构成三角形,即任意两边之和大于第三边,可以构成三角形情况下再计算,可以增加严谨性. 三. 代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #include <stdio.h> #include <math.h> int main() {  printf("请依次输入三

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于

public static void main(String args[]) { try{ float point[]=new float[3]; Location loc = new Location(); //获得坐标 point[0] = 0; point[1] = 0; point[2] = (float) 0.5; loc.set_point(point,1); point[0] = 0; point[1] = -1; point[2] = 2; loc.set_point(point

本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix.ROC.AUC的概念以及理解. 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具.其中,矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况:矩阵的每一行表示的样本的真实情况. 举个经典的二分类例子: 混淆表格:                 混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法,通过混淆矩阵我们可以很清楚的看出每一类样本的识别正误情况.

混淆矩阵.准确率.召回率.ROC曲线.AUC 假设有一个用来对猫(cats).狗(dogs).兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结.假设总共有 27 只动物:8只猫, 6条狗,13只兔子.结果的混淆矩阵如上图所示,我们可以发现,只有主对角线上的预测结果是完全正确的.每一列的和为预测为该类的数量,每一行的和为实际该类的数量.在这个混淆矩阵中,实际有8只猫,但是系统将其中3只预测成了狗:对于6条狗,其中有1条被预测成了兔子,2条被预测成了猫

1. 混淆矩阵 确定截断点后,评价学习器性能 假设训练之初以及预测后,一个样本是正例还是反例是已经确定的,这个时候,样本应该有两个类别值,一个是真实的0/1,一个是预测的0/1 TP(实际为正预测为正),FP(实际为负但预测为正),TN(实际为负预测为负),FN(实际为正但预测为负) 通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值:查全率(召回率,recall):样本中的正例有多少被预测准确了,衡量的是查全率,预测对的正例数占真正的正例数的比率: 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量 = T

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章,我们来看看机器学习领域当中,非常重要的其他几个指标. 混淆矩阵 在上一篇文章当中,我们在介绍召回率.准确率这些概念之前,先讲了TP.FP.FN.和FP这几个值.我们再来简单地回顾一下,我们不能死记硬背这几个指标,否则很容易搞错,并且还容易搞混.我们需要从英文入手来理解,其中的T表示真,可以理解成预测正确,F表示假,也就是预测错误.而P和N表示positive和negative,也就是阴和阳,或者是0和1

/** *求两个已知经纬度之间的距离,单位为千米 *@param lng1,lng2 经度 *@param lat1,lat2 纬度 *@return float 距离,单位千米 **/ private function _distance($lng1,$lat1,$lng2,$lat2)//根据经纬度计算距离 { //将角度转为弧度 $radLat1=deg2rad($lat1); $radLat2=deg2rad($lat2); $radLng1=deg2rad($lng1); $radLn

昨天,上司问我:..,你会在Excel中计算年龄吗?当时,一下促住了.说真的,还真不会.今天研究了一下,写下来,方便日后查看. 首先,得有一张已知姓名和相应身份证号的原表吧. 在这张表上再加上三列:出生年份.现在年份.年龄 现在年份当然是2017啦,这个很好解决.那么出生年份呢?可以很清楚的知道,在身份证上,从第7位开始之后4位是出生年份,所以来第一个函数:=MID(B2,7,4) 可以得到: 下拉一下,所有的出身年份就都出来了 现在计算年龄,来一个很简单的公式:=D2-C2 enter后下拉一

评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[ 准确率 = \cfrac{算法分类正确的数据个数}{输入算法的数据的个数} \] 但是使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的.例如下面这个例子: 我们

事实上,地球上任意两个坐标点在地平线上的距离并不是直线,而是球面的弧线. 下面介绍如何利用正矢公式计算已知经纬度数据的两个坐标点之间的距离.半正矢公式也成为Haversine公式,它最早时航海学中的重要公式,其原理是将地球看作圆形,利用公式来计算圆形表面上任意两个点之间的弧线距离. Haversine公式中与本项目有关的公式为: 相关符号解释如下: d : 两点之间的弧线总距离 r : 球体的半径 Q1,Q2: 第一个和第二个坐标点的纬度(需要将角度转换为弧度表示) y1,y2 : 第一个和第二

详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义 miou的定义 ''' Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量.其计算两个集合的交集和并集之比. 在语义分割的问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation). 这个比例可以变形为正真数(intersection)比上真正.假负.假正(并集)之和.在每个类上计算IoU,之后平均. 对于21个类别,分别求IOU: 例如,对于类别1的I

php代码:转载 http://www.cnblogs.com/caichenghui/p/5977431.html /** * 求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 * * @param lng1 $ ,lng2 经度 * @param lat1 $ ,lat2 纬度 * @return float 距离,单位米 * @author www.Alixixi.com */ function getdistance($lng1, $lat1, $lng2, $lat2) { // 将角度转为狐度

有时候在缩放后,需要知道该次缩放是在哪个坐标开始缩放的.如上篇已知缩放的点,然后在该点对其缩放.本篇其实是逆运算 (x,y)就是当初在该点进行缩放 化简之后很简单,代码如下: func getZoomPoint(fromRect:CGRect,toRect:CGRect)->CGPoint{ var scale = toRect.width / fromRect.width var x = (toRect.origin.x - scale * fromRect.origin.x) / (1.0

一.混淆矩阵 (一).简介 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵.在图像精度评价中,主要用于比较分类结果和实际测得值,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面.混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的. 混淆矩阵(confusion matrix)刻画一个分类器的分类准确程度.“混淆”一词也形象地表达了分类器面对多个分类时可能造成的混淆. (二).混淆矩阵(Confusio

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改动,仅供个人学习使用 简介 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法. 一句话解释版本:混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来.这个表就是混淆矩阵. 数据分析与挖掘体系位置 混淆矩阵是评判模型结果的指标,属于模型评估的一部分.此外,混淆矩阵多用于判断分类