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

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

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

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

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

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:

11. 机器学习系统的设计 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 11.3 偏斜类的误差度量 Error Metrics for Skewed Classes 偏斜类 Skewed Classes 类偏斜情况表现为训练集中有非常多的同一种类的实例,只有很少或没有其他类的实例 示例 例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的,在我们的训练集中,只有0.5%的实例是恶性肿瘤.假设我们编写一个非学习而来的算法,在所有情

之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标(<分类模型的性能评价指标(Classification Model Performance Evaluation Metric)>),那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢?答案是应根据应用场景进行选择. 查全率(Recall):recall是相对真实的情况而言的:假设测试集里面有100个正类,如果模型预测出其中40个是正类,那模型的recall就是40%.查全率也称为召回率,等价于灵敏性(Sensitivity)和真正率(True Positive

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

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

F1 score (also F-score or F-measure) ,调和平均数稍微有点不好理解,最关键的是,不知道分子的情况下,采用调和平均数.

这里做了一些小的修改,感谢谷歌rd的帮助,使得能够统一处理dense的数据,或者类似文本分类这样sparse的输入数据.后续会做进一步学习优化,比如如何多线程处理. 具体如何处理sparse 主要是使用embedding_lookup_sparse,参考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/342 两个文件 melt.py binary_classification.py 代码和数据已经上传到 https://github.com/ch

首先 实现一个尽可能少调用tf.nn模块儿的,自己手写相关的function     import tensorflow as tf import numpy as np import melt_dataset import sys from sklearn.metrics import roc_auc_score     def init_weights(shape): return tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev=0.01))     d

经Edwin Chen的推荐,认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包.这个帖子作为笔记.(其实都没有笔记的意义,因为他家文档做的太好了,不过还是为自己记记吧,为以后节省若干分钟).如果有幸此文被想用scikit-learn的你看见,也还是非常希望你去它们的主页看文档.主页中最值得关注的几个部分:User Guide几乎是machine learning的索引,各种方法如何使用都有,Reference是各个类的用法索引. S1. 导入数据 大多数数据的格式都是M个N

7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to Work On 7.2 Error Analysis 7.3 Error Metrics for Skewed Classed 7.3.1 Precision/Recall 7.3.2 Trading off precision and recall: F1 Score 7.4 Data for ma

https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition http://book.51cto.com/art/201107/276852.htm 命名实体(Named Entity)类别识别 除了在预测用户意图方面的用途,查询日志还可以用来识别命名实体.命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.时 间.日期.货币及其他专有名词等.它是自然语言处理实用化的重要内容,在信息提取.句法分析.机器翻译等应用领域中具有重要

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