最近在做眼底图像的无监督分类,使用的数据集辣子kaggle的Diabetic Retinopathy,简称DR,中文称糖尿病型眼底疾病. 最后的评估方法是二次加权kappa.以前没接触过,网上也没有具体的介绍,在这里简单谈谈我的理解,如有错误欢迎指出. 简介 Kappa指数用来衡量两个模型对同一张图片进行判断时,判断结果一致的程度,结果范围从0~1,1表示评价完全相同,0表示评价完全相反. 一般用模型获得相同评价的数量与基于可能性的期望是否有差别来分析,当两个模型相同评价的数量和基于可能性期望的

今天,SPSSAU给大家带来[数据分析思维培养]系列课程.主要针对第一次接触数据分析,完全不懂分析的小白用户,或者懂一些简单方法但苦于没有分析思路,不知道如何规范化分析. 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第一篇文章. 想要进行科学的数据分析,正确的数据格式,以及正常的数据是最基本的.而且数据的准备和数据的理解,正是科学的数据分析思维必备条件之一. 想要准备好自己的数据,需要从以下六个方面进行处理: 第1点,是需要准备好正确的数据格式 第2点,在于对数据的基本处理,包括数据标签.数据编码和生

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2

一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言 最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

kappa计算结果为-1~1,通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性: 0.0~0.20 极低的一致性(slight) 0.21~0.40 一般的一致性(fair) 0.41~0.60  中等的一致性(moderate) 0.61~0.80  高度的一致性(substantial) 0.81~1 几乎完全一致(almost perfect) 计算公式: po是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数. 假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,...,aC,预测出来的

这个系列文章之前因为私事荒废了很久,继续更新--之前与老大谈论架构时,老大和我聊了聊分布式数据处理之中的Lambda结构,之前在<Designing Data-Intensive Applications>这本书之中,作者 Martin Kleppmann也在文中涉及到了通过重型批处理与灵活的流处理相结合的方式来构建分布式计算系统.所以这次也是借这个机会重新梳理Lambda架构与后续由Jay Kreps提出改进的Kappa架构,结合个人对于数据系统的思考,展开聊一聊分布式计算系统的一些设计思路

大数据处理-Lambda架构-Kappa架构 elasticsearch-head Elasticsearch-sql client NLPchina/elasticsearch-sql: Use SQL to query Elasticsearch 360企业安全 V5.6SP1, 杨军01,您好! lamda 架构_百度搜索 Lambda架构 vs Kappa架构 - 数据源博客 - CSDN博客 数据系统架构——Lambda architecture(Lambda架构) - CSDN博客

https://www.oreilly.com/ideas/applying-the-kappa-architecture-in-the-telco-industry Kappa architecture and Bayesian models yield quick, accurate analytics in cloud monitoring systems. By Nicolas SeyvetIgnacio Mulas Viela May 19, 2016 Ever-growing vol

MySQL主从数据一致性检验 检查主从数据一致性,我们使用pt-table-checksum ,pt-table-checksum是percona-tools一个工具,用来校验主从库数据是不是一致. 作为一个MySQL DBA 这个包里percona-tools的工具,建议大家都学习一下. 一.安装percona-tools工具 # wget https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.0.6/binary/redhat/7/x86_6

不知道这个曲线和那个运动品牌背靠背有什么关系.阿迪原先的商标是个三叶草,难道背靠背也是由数学图形来的? 以下是维基上的解释. In geometry, the kappa curve or Gutschoven's curve is a two-dimensional algebraic curve resembling the Greek letter ϰ (kappa). The kappa curve was first studied by Gérard van Gutschoven a

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为了进一步探讨这种批处理和实时处理有效整合在同一系统的架构,我们将在今天的文章中分析Lambda三层结构模型的适用场景,同时暴露出Lambda架构一个最明显的问题:它需要维护两套分别跑在批处理和实时计算系统上面的代码,而且这两套代码需要产出一致的结果.根据对此缺点的分析,我们引出当时还在LinkedIn的大神Jay Kreps提出的Kappa架构,本文会对Kappa架构原理进行介绍,并讨论两个架构的优缺点,最后给出一个Kappa架构的案例分析. Lambda架构回顾Lambda架构的核心思想是把

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构,如下图所示: 在这张架构图中,大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分是属于互联网在线应用的部分,其他蓝色的部分属于大数据相关组件,使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件. 你可以看到,大数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集.数据处理.数据输出与展示. 数据采集 将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中,由于数据源不同,这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合.数据库同步通常用 Sqoop,日志同步可以选择

在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 根据power,effect size,a,决定样本量 # -*- coding: utf-8 -*- """ sample

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

临床试验的参数估计中,评价指标有确定的估计目标 ,临床试验目的需通过参数估计(含相应的可信区间估计)的方法证明评价指标不低于目标值时,可根据单组目标值法样本量公式计算. 例:欲证明器械A的诊断准确性非劣于同类已上市器械B,其中器械B的灵敏度估计值为95%,特异度估计值为97%,预期器械A能达到与器械B相同的灵敏度与特异度,设器械A的灵敏度目标值为90%,特异度目标值为92%,脱落率20%,一类错误0.05,检验效能80%,计算该试验需要的总样本量.PASS操作如下: 根据灵敏度可计算阳性组样本量