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

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

MLlib1.6指南笔记 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html spark.mllib RDD之上的原始API spark.ml ML管道结构 DataFrames之上的高级API 1. spark.mllib:数据类型.算法及工具 cd /Users/erichan/garden/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/bin./spark-shell --master local --driver-memory

最近测试OpenNRE,没有GPU服务器,bert的跑不动,于是考虑用word2vec,捡起fasttext 下载安装 先clone代码 git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git 然后make编译: make 编译后,将生成的fastText移到bin cp fasttext /usr/local/bin/ 训练word2vec 先讲语料分好词,比如保存到sent_train.txt,文件内容是中文分词后的内容: 楚穆王

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec

JabRef 文献管理软件简明教程 大多只有使用LaTeX撰写科技论文的研究人员才能完全领略到JabRef的妙不可言,但随着对Word写作平台上BibTeX4Word插件的开发和便利应用,使用Word撰写文章且用JabRef推送参考文献同样令人十分愉悦.作为新生代的文献的送和管理工具(2005年开发),不仅功能齐全.各种操作也考虑周到,实现科技研究人员在跨操作平台和不同写作环境下终身使用一个“自己的文献库”不再是一个奢望. JabRef主页和下载地址:http://jabref.sourcefo

一些RL的文献(及笔记) copy from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25770890  Introductions Introduction to reinforcement learningIndex of /rowan/files/rl ICML Tutorials:http://icml.cc/2016/tutorials/deep_rl_tutorial.pdf NIPS Tutorials:CS 294 Deep Reinforcement Lea

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 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,

总结自<机器学习>周志华 2.3 目录 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一.对于二分类问题 二.对于多分类问题 1.macro 2.micro 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一.对于二分类问题 混淆矩阵(confusion matrix):   预测结果    真实情况 正例  反例  正例  TP,true positive,真正 FN,false negative 假反 反例  FP ,false pos

1.开发环境 windows 7  32位 MDK 4.54 .Net Micro Framework Porting Kit 4.2(RTM QFE2) .Net Micro Framework  SDK 4.2(RTM QFE2) Microsoft Visual Studio 2010 开发板 野火IOS V2 2.移植前的准备 2.1.运行C:\PK\Solutions\STM32Stamp\Debug_Flash.bat将MF编译成DEBUG模式,由于DEBUG模式下编译的文件包含了调

Caliburn.Micro学习笔记(一)----引导类和命名匹配规则 Caliburn.Micro学习笔记(二)----Actions Caliburn.Micro学习笔记(三)----事件聚合IEventAggregator和 Ihandle<T> Caliburn.Micro学习笔记(四)----IHandle<T>实现多语言功能 Caliburn.Micro学习笔记(五)----协同IResult

曾经辉煌的巨人PC界渐渐走向下坡路,而智能手机圈则没完没了般地争个你死我活.随着智能手机的广泛普及,不少商家为了不坐以待毙而纷纷开始涉足与穿戴式设备--智能手表(具体参见智能手表时代还有多远). 我们下面来介绍一款.NET Micro Framework 上的Secret Labs给我们带来Netduino的开源电子平台,这一平台使用.NET Micro框架.它的神奇之处在于你可以用它进行C#编程,无论是在64k还是64gigs的内存中,它都能运行的畅通无阻.即将到来的MonkeySpace会议

最近做了一个软件,这个软件不是网站,但是与HTML,AJAX等技术密切相关,也不是只有单纯的数据库增删改查,还涉及到线程协调,比较复杂的文本处理…… 这样的软件,用OA,ERP的框架显然是不合适的,因为这种软件用不上权限管理,工作流这些技术.但是软件又要操作数据库. 介于这些的特殊性,想来想去,还是自己搭建一个轻量级的软件框架是比较好的. 一:C/S与B/S的选择 1,我做的是一个购物网站的刷单软件,有如下几个方面的原因,我选择了C/S程序 a,刷单软件需要长时间的运行,不定时,不间断的去访问购

Caliburn.Micro学习笔记目录 用了几天时间看了一下开源框架Caliburn.Micro 这是他源码的地址http://caliburnmicro.codeplex.com/ 文档也写的很详细,自己在看它的文档和代码时写了一些demo和笔记,还有它实现的原理记录一下 学习Caliburn.Micro要有MEF和MVVM的基础 先说一下他的命名规则和引导类 以后我会把Caliburn.Micro的 Actions IResult,IHandle IConductor  ,Conducto

Caliburn.Micro学习笔记目录 上一篇已经简单说了一下引导类和简单的控件绑定 我的上一个例子里的button自动匹配到ViewModel事件你一定感觉很好玩吧 今天说一下它的Actions,看一下Caliburn.Micro给我们提供了多强大的支持 我们还是从做例子开始 demo的源码下载在文章的最后 例子1.无参数方法调用 点击button把textBox输入的文本弹出来 如果textbox里没有文本button不可点,看一下效果图 看一下前台代码 <StackPanel> <

Caliburn.Micro学习笔记目录 今天 说一下Caliburn.Micro的IEventAggregator和IHandle<T>分成两篇去讲这一篇写一个简单的例子 看一它的的实现和源码 下一篇用它们做一个多语言的demo 这两个是事件的订阅和广播,很强大,但用的时候要小心发生不必要的冲突. 先看一下它的实现思想 在Caliburn.Micro里EventAggregator要以单例的形式出现这样可以做到对广播做到统一的管理 对象实现IHand<T>接口后通过EventAg

Caliburn.Micro学习笔记目录 说一下IHandle<T>实现多语言功能 因为Caliburn.Micro是基于MvvM的UI与codebehind分离, binding可以是双向的所以我们想动态的实现多语言切换很是方便今天我做一个小demo给大家提供一个思路 先看一下效果 点击英文  变成英文状态点chinese就会变成中文                         源码的下载地址在文章的最下边 多语言用的是资源文件建一个MyLanguage的资源文件再添加一个MyLangu

Caliburn.Micro学习笔记目录 今天说一下协同IResult 看一下IResult接口 /// <summary> /// Allows custom code to execute after the return of a action. /// </summary> public interface IResult { /// <summary> /// Executes the result using the specified context. /

F1: A Distributed SQL Database That Scales   http://disksing.com/understanding-f1-schema-change   mark