一,多分类的混淆矩阵 多分类混淆矩阵是二分类混淆矩阵的扩展 祭出代码,画线的那两行就是关键啦: 二,查看多分类的评估报告 祭出代码,使用了classicfication_report() 三,宏平均与微平均 公式是神看的,我是学弱...直接看例子,没有复杂的公式: 宏平均 微平均 宏平均和微平均的对比 如果每个class的样本数量差不多,那么宏平均和微平均没有太大差异 如果每个class的样本数量差异很大,而且你想: 更注重样本量多的class:使用宏平均 更注重样本量少的class:使用微平均

根据前面几篇文章我们可以知道,当我们为模型泛化性能选择评估指标时,要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average,Macro Average,Weighted Average．这三者常用于多分类任务,他们的计算方法有细微的差别,因此在各自表示的含义和适用场景上也有细微的差别 Micro Average Micro Average会考虑到所有类别的贡献．举个例子, 假设我们有四个类A,B,C,D. 通过模型预测得到了预测值: 真实值:A, A, A, A, B

一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值. 转载 2017年09月13日 10:07:12 标签: 深度学习 892 来源01:Mean Average Precision(MAP) 来源02:一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值 来源03:MAP(Mean Average Precision) MAP可以由它的三个部分来理解:P,AP,MAP 先说P(Precision)精度,正确率.在信息检索领域用的比较

AR(Average Recall, 平均查全率), ANMRR(Average Normalized Modified Retrieval Rate, 平均归一化检索秩)

整理摘自 https://datascience.stackexchange.com/questions/15989/micro-average-vs-macro-average-performance-in-a-multiclass-classification-settin/16001 Micro- and macro-averages (for whatever metric) will compute slightly different things, and thus their i

1.load average 的含义 系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量,即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度) linux系统中的Load对当前CPU工作量的度量.简单的说是进程队列的长度.Load Average 就是一段时间 (1 分钟.5分钟.15分钟) 内系统的平均 Load . 2.如何查看Load Average? top命令,w命令,uptime等命令都可以查看系统负载: 上边0.18.0.19.0.70表示 第一位0.18:表示最近1分钟

wrong 0 2 right 1 / 2 3 right 2 / 3 4 wrong 0 5 right 3 / 5 6 wrong 0 7 wrong 0 8 wrong 0 9 right 4 / 9 10 wrong 0  可以从中看出AP的计算方法,若该位置返回的结果相关,计算该位置的正确率,若不相关,正确率置为0.若返回的这四个的相关文档排在1,2,3,4号位,则对于的正确率都为1,AP也就等于1,可见计算方法是对排序位置敏感的,相关文档排序的位置越靠前,检出的相关文档越多,AP值越

Micro Frontends https://martinfowler.com/articles/micro-frontends.html Integration approaches Server-side template composition Build-time integration Run-time integration via iframes Run-time integration via JavaScript Run-time integration via Web Co

metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块,提供了各种评估度量,现在自己整理如下: 一.通用的用法:Common cases: predefined values 1.1 sklearn官网上给出的指标如下图所示: 1.2除了上图中的度量指标以外,你还可以自定义一些度量指标:通过sklearn.metrics.make_scorer()方法进行定义: make_scorer有两种典型的用法: 用法一:包装一些在metrics中已经存在的的方法,但是这种方法需要一些参数,例如fbeta

要测试linux系统性能及调优,首先要从全局检查linux的平均负载 1.什么是平均负载 load average 系统平均负载,平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,它和 CPU 使用率并没有直接关系. 可运行状态的进程,指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的进程,也就是我们常用 ps 命令看到的,处于 R 状态(Running 或 Runnable)的进程. 不可中断状态的进程,指正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断

转自:https://datascience.stackexchange.com/questions/15989/micro-average-vs-macro-average-performance-in-a-multiclass-classification-settin 1.计算方式不同 A macro-average will compute the metric independently for each class and then take the average (hence t

Micro 架构与设计 翻译自 Micro architecture & design patterns for microservices 注: 原文作者即 Micro 框架的开发者. 过去几个月中,我们收到了很多关于 micro 的微服务架构和设计模式的问题.所以今天我们试着解释一下这两方面的问题. 关于 Micro Micro 是一个微服务工具集.它被用来实现它的特性和接口,同时提供强大的可插拔的架构来保证基础组件可以被替换掉. Micro 专注于解决构建微服务系统的基础需求.它采用了深思

https://blog.csdn.net/zhangchenglikecc/article/details/52103737 昨天nagios报警warning,没来得及留下报警截图,nagios值设定的值是 当1分钟多于15个进程等待,5分钟多于10个,15分钟多于5个则为warning状态 当1分钟多于30个进程等待,5分钟多于25个,15分钟多于20个则为critical状态 --------------------------------------------------------

Micro 是什么 Micro 是微服务生态系统中专注于提供产品.服务和解决方案的一款软件,使得在现代软件企业中起到创新驱动.它计划是可以将任何微服务相关的资源与即将使用此款软件的公司结合起来,利用此技术来处理自己的业务.从早期原型的搭建直到大规模生产环境部署应用. Micro 可以理解为它就是一个微服务平台,提供微服务的方便构建,官方说法也叫做:一个开源的微服务工具箱 Micro 为构建和管理微服务提供核心要求,其中它主要通过 Go 语言编程来提供一系列的库和工具,如果想要通过其他语言实现可通

Micro 架构与设计   Micro 架构与设计 翻译自 Micro architecture & design patterns for microservices 注: 原文作者即 Micro 框架的开发者. 过去几个月中,我们收到了很多关于 micro 的微服务架构和设计模式的问题.所以今天我们试着解释一下这两方面的问题. 关于 Micro Micro 是一个微服务工具集.它被用来实现它的特性和接口,同时提供强大的可插拔的架构来保证基础组件可以被替换掉. Micro 专注于解决构建微服务

今天又个网友问uptime的三个平均负载值具体要怎么理解,发现要自己解释还真不知道怎么表达~~~~,下面到网上找了篇文章给大家分享:   uptime命令,有两大用处,一个是看您的机器的运行时间,另一个就是看看您的cpu 负载如何? uptime 10:19:04 up 257 days, 18:56, 12 users, load average: 2.10, 2.10,2.09 1.10:19:04 //系统当前时间  2.up 257 days, 18:56 //主机已运行时间,时间越大,

原地址: https://blog.csdn.net/zhangchenglikecc/article/details/52103737 1.top输出以及load average 详解 昨天nagios报警warning,没来得及留下报警截图,nagios值设定的值是 当1分钟多于15个进程等待,5分钟多于10个,15分钟多于5个则为warning状态 当1分钟多于30个进程等待,5分钟多于25个,15分钟多于20个则为critical状态 ——————————————————————————

Linux性能优化-平均负载 目录 Linux性能优化-平均负载 平均负载的含义 平均负载为多少时合理 平均负载与 CPU 使用率 平均负载案例分析 场景一:CPU 密集型进程 场景二:I/O 密集型进程 场景三:大量进程的场景 当系统变得卡顿时,我们通常会通过top或者uptime命令来了解系统负载情况. $ uptime 19:47:30 up 6:00, 1 user, load average: 0.00, 0.01, 0.05 前3列分别是当前时间.系统运行的时间以及正在登录的用户数

vivo 互联网前端团队- Jiang Zuohan 一.背景 VAPD是一款专为团队协作办公场景设计的项目管理工具,实践敏捷开发与持续交付,以「项目」为核心,融合需求.任务.缺陷等应用,使用敏捷迭代.小步快跑的方式进行开发及质量跟踪,简化工作流程,帮助团队快速迭代并高效完成产品开发交付. 但早期VAPD以"一切皆可配置"的设计理念开发运行了两年,整个前端代码复杂混乱,组件庞大(需要支持多种配置),状态混乱,前端代码打包出来有50M之巨.这个项目难以为继,bug多.维护困难.新增功能处

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8] y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9] accuracy_score(y_true, y_pred) Out[127]: 0.33333333333333331 acc