1. 前言 近年来,NLP领域发展迅速,而机器翻译是其中比较成功的一个应用,自从2016年谷歌宣布新一代谷歌翻译系统上线,神经机器翻译(NMT,neural machine translation)就取代了统计机器翻译(SMT,statistical machine translation),在翻译质量上面获得了大幅的提高.目前神经机器翻译模型主要分为三种: 一种是以rnn为基础的模型, 一般是LSTM+attention,顺序处理输入信息. 一种是以cnn为基础的模型,今天要讲的Fairseq

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)

本节课继续讲授word2vec模型的算法细节,并介绍了一种新的基于共现矩阵的词向量模型--GloVe模型.最后,本节课重点介绍了word2vec模型评估的两种方式. Skip-gram模型 上节课,我们介绍了一个十分简单的word2vec模型.模型的目标是预测word \(o\)出现在另一个word \(c\)的上下文语境里的条件概率: \[p(o|c) = \frac{exp(u_o^Tv_c)}{\sum_{w=1}^W{exp(u_w^Tv_c)}}\] 其中,向量\(u_o\)被称为wo

(erbqi)导语 QQ图全称 Quantile-Quantile图,也就是分位数-分位数图,简单理解就是把两个分布相同分位数的值,构成点(x,y)绘图:如果两个分布很接近,那个点(x,y)会分布在y=x直线附近:反之则不:可以通过QQ图从整体评估回归模型的预测效果   QQ图一般有两种,正态QQ图和普通QQ图,区别在于正态QQ图中其中有一个分布是正态分布,下面来看下这两种分布 正态QQ图 下图来自这里                                               

使用说明 参数 sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False) y_true:1 维数组,真实数据的分类标签 y_pred:1 维数组,模型预测的分类标签 labels:列表,需要评估的标签名称 target_names:列表,指定标签名称 sample_weight:1 维数

决定系数(coefficient of determination,R2)是反映模型拟合优度的重要的统计量,为回归平方和与总平方和之比.R2取值在0到1之间,且无单位,其数值大小反映了回归贡献的相对程度,即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比. R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标,R2越大(接近于1),所拟合的回归方程越优.   假设一数据集包括y1,...,yn共n个观察值,相对应的模型预测值分别为f1,...,fn.定义残差ei = yi − fi,平均观察值为 虽然R2可以用

  MAE.MSE.RMSE.MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧     MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差                                                  是基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣. MSE(Mean Square Error) 平均平方差                                                  

前言 本文以lfw数据集进行示例 lfw结果集下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz insightface源码下载地址:https://github.com/deepinsight/insightface insightface作者提供了完整的工程,能够基本满足并完成人脸识别流程 人脸识别流程4步:1.检测:2.对齐矫正:3.提取特征:特征匹配 其中,检测对齐使用ssh或mtcnn并用dlib即可实现,然后对完成1和2步的人脸图像进行提取特征,

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

学习建立GM(1,1)灰色预测评估模型,解决实际问题: SARS疫情对某些经济指标的影响问题 一.问题的提出 2003 年的 SARS 疫情对中国部分行业的经济发展产生了一定影响,特别是对部分 疫情较严重的省市的相关行业所造成的影响是显著的,经济影响主要分为直接经济影响 和间接影响.直接经济影响涉及商品零售业.旅游业.综合服务等行业.很多方面难以 进行定量的评估,现仅就 SARS 疫情较重的某市商品零售业.旅游业和综合服务业的影 响进行定量的评估分析. 究竟 SARS 疫情对商品零售业.旅游业和

这里主要讲的是对分类模型的评估. 1.准确率(Accuracy) 准确率的定义是:[分类正确的样本] / [总样本个数],其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点:简单粗暴 缺点:当正负样本分布不均衡的情况(假设一种极端情况,正样本1个,负样本99个),此时即使一个比较差的模型(只会将所用的样本预测成负样本),那它也有99%的准确率. 总结一下就是 当样本分布不均匀,该指标意义不大 改进方案: 1.在不同样本分类下求它的准确率,然后取平均值 2.选取其他评价指标 2.PR曲线 Precision

本文内容和代码是接着上篇文章来写的,推荐先看一下哈~ 我们上一篇文章是写了电影推荐的实现,但是推荐内容是否合理呢,这就需要我们对模型进行评估 针对推荐模型,这里根据 均方差 和 K值平均准确率 来对模型进行评估,MLlib也对这几种评估方法都有提供内置的函数 在真实情况下,是要不断地对推荐模型的三个关键参数 rank.iterations.lambda 分别选取不同的值,然后对不同参数生成的模型进行评估,从而选取出最好的模型. 下面就对两种推荐模型评估的方法进行说明~ 1.均方差(MSE) 和

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read

对模型的评估是指对模型泛化能力的评估,主要通过具体的性能度量指标来完成.在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量指标可能会导致不同的评判结果,因此也就意味着,模型的好坏只是相对的,什么样的模型是较好的,不仅取决于数据和算法,还取决于任务需求.本文主要对分类模型的性能度量指标(方法)进行总结. 本文以二分类为例进行介绍. 1.混淆矩阵 1.1 混淆矩阵 对于二分类问题,将模型预测的结果(正例.反例)与实际类别(正例.反例)进行比较,就会产生四种情况: 真正例(true positive, TP)

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True

在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV,它们都依赖scoring参数传入一个性能度量函数.这种方法就是我们下面讨论的使用scoring进行模型的性能评估. 3:Metric方法,Metric有为各种问题提供的评估方法.这些问题包括分类.聚类

scikit-learn中默认使用的交叉验证法是K折叠交叉验证法(K-fold cross validation):它将数据集拆分成k个部分,再用k个数据集对模型进行训练和评分. 1.K折叠交叉验证法(K-fold cross validation) ############################# 使用交叉验证法对模型进行评估 ####################################### #导入红酒数据集 from sklearn.datasets import l

1. Model Log 介绍 Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning).深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow.Pytorch.PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的超参数.Loss.Accuracy.Precision.F1值等,并以曲线图的形式进行展现对比,轻松三步即可实现. 通过调节超参数的方式多次训练模型,并使用 Model Log 工具进行记录,可以很

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为