混淆矩阵 衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵.它基于的思想是:计算类别A被分类为类别B的次数.例如在查看分类器将图片5分类成图片3时,我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列. 为了计算一个混淆矩阵,我们首先需要有一组预测值,之后再可以将它们与标注值(label)进行对比.我们也可以在测试集上做预测,但是最好是先不要动测试集(测试集仅需要在最后的阶段使用,在我们有了一个准备上线的分类器后,最后再用测试集测试性能).接下来,我们可以使用cross_val_predict() 方法: from sk

案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡 既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行 下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 -  对

针对二分类的结果,对模型进行评估,通常有以下几种方法: Precision.Recall.F-score(F1-measure)TPR.FPR.TNR.FNR.AUCAccuracy   真实结果 1 0 预测结果 1 TP(真阳性)  FP(假阳性) 0 FN(假阴性) TN(真阴性) TP(True Positive):预测结果为正类,实际上就是正类 FP(False Positive):预测结果为正类,实际上是反类 FN(False negative):预测结果为反类,实际上是正类 TN(

Precision又叫查准率,Recall又叫查全率.这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果. TP: 预测为1(Positive),实际也为1(Truth-预测对了) TN: 预测为0(Negative),实际也为0(Truth-预测对了) FP: 预测为1(Positive),实际为0(False-预测错了) FN: 预测为0(Negative),实际为1(False-预测错了) 总的样本个数为:TP+TN+FP+FN. Accuracy/Precision/Recall的定义 Accura

目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法 针对谁进行评价? 对于物体分类到某个类别的 预测结果 和 真实结果 的差距进行评价(二分类) 在多分类问题中,评价方法是逐个类计算的,不是所有类一起算!是只针对一个类算,每个类别有自己的指标值! 也就是对每个类别,预测结果

preision与recall之间的权衡 依然是cancer prediction的例子,预测为cancer时,y=1;一般来说做为logistic regression我们是当hθ(x)>=0.5时,y=1; 当我们想要在预测cancer更确信时(因给病人说他们有cancer会给他们带来很重大的影响,让他们去治疗,所以想要更确信时再告诉病人cancer的预测): 我们可以将阀值设为0.7,这时我们将有一个高的precision(因为标注出有cancer的都是很确信的),和一个低值的recall

当我们对某些问题进行分类时,真实结果的分布会有明显偏差. 例如对是否患癌症进行分类,testing set 中可能只有0.5%的人患了癌症. 此时如果直接数误分类数的话,那么一个每次都预测人没有癌症的算法也是性能优异的. 此时,我们需要引入一对新的判别标准:Precision/Recall来进行算法的性能评判,它们的定义如下: 可以看出,Precision表示:预测一件事件发生,它实际发生的概率是多少.换言之:预测准的概率如何. Recall表示:一件事情实际发生了,能把它预测出来的概率是多少.

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

Precision & Recall 先看下面这张图来理解了,后面再具体分析.下面用P代表Precision,R代表Recall 通俗的讲,Precision 就是检索出来的条目中(比如网页)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 下面这张图介绍True Positive,False Negative等常见的概念,P和R也往往和它们联系起来. 我们当然希望检索的结果P越高越好,R也越高越好,但事实上这两者在某些情况下是矛盾的.比如极端情况下,我们只搜出了一个结果,且是

TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area, https://www.zhihu.com/question/30643044 T/F表示 true/false  表示预测的是不是对的 P/N表示 positive/negative  表示实际数据是正样本还是负样本 P/N表示 positive/negative  表示预测数据是正样本还是负样本   TP: 预测为1, 实际为1,预测正确 FP: 预测为1, 实际为0,预测错误

华盛顿大学 machine learning :classification  笔记 第6周 precision & recall 1.accuracy 局限性 我们习惯用 accuracy 评价一个分类器模型的准确程度,accuracy即正确预测的样本数/预测样本总数, 一般情况下这种评价都适用. 但假设一个这样的二分类器,95%的数据都是 +1 ,分类器直接把所有数据预测为 +1,那这个分类器的accuracy 为95%, 很高,但显然这不是个好的分类器.对于这样的数 据,评价一个分类器模型

一.Precision - Recall 的平衡 1)基础理论 调整阈值的大小,可以调节精准率和召回率的比重: 阈值:threshold,分类边界值,score > threshold 时分类为 1,score < threshold 时分类为 0: 阈值增大,精准率提高,召回率降低:阈值减小,精准率降低,召回率提高: 精准率和召回率是相互牵制,互相矛盾的两个变量,不能同时增高: 逻辑回归的决策边界不一定非是 ,也可以是任意的值,可根据业务而定:,大于 threshold 时分类为 1,小于

一.TP TN FP FN TP:标签为正例,预测为正例(P),即预测正确(T) TN:标签为负例,预测为负例(N),即预测正确(T) FP:标签为负例,预测为正例(P),即预测错误(F) FN:标签为正例,预测为负例(N),即预测错误(F) 其中 T:True    F:False    P:Positive    N:Negative 由于缩写较为难记,我将其分别记为:真的正样本(TP),真的负样本(TN),假的正样本(FP),假的负样本(FN) 二.accuracy precision r

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下

skewed classes skewed classes: 一种类里面的数量远远高于(或低于)另一个类,即两个极端的情况. 预测cancer的分类模型,如果在test set上只有1%的分类误差的话,乍一看是一个很好的结果,实际上如果我们将所有的y都预测为0的话(即都不为cancer),分类误差为0.5%(因为cancer的比率为0.5%).error降低了,那这是对算法的一种改进吗?显然不是的.因为后面一种方法实际上什么也没有做(将所有的y=0),不是一种好的机器学习算法.所以这种error

1. Precision和Recall Precision,准确率/查准率.Recall,召回率/查全率.这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率. 例如,有一个池塘,里面共有1000条鱼,含100条鲫鱼.机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”,那么准确率也有90%(显然这样的分类系统是失败的),然而查全率为0%,因为没有鲫鱼样本被分对.这个例子显示出一个成功的分类系统必须同时考虑Precision和Recall,尤其是面对一个不平衡分类问题. 下图为混淆矩阵,摘自wiki百

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n,q,l,r; while(cin>>n>>q) { vector<int> a(n); for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i]; while(q--) { cin>>l>>r; vector<int> b(r-l+1); for(int i=0;i<r

1. 前言 关于用yolo训练自己VOC格式数据的博文真的不少,但是当我按照他们的方法一步一步走下去的时候发现出了其他作者没有提及的问题.这里就我自己的经验讲讲如何训练自己的数据集. 2.数据集 这里建议大家用VOC和ILSVRC比赛的数据集,因为xml文件都是现成的,省去很多功夫.当然除非你是个执着的孩子就想凭借着非人的毅力和追逐斗鸡眼这种个性特征而自己去标记label. 勤劳的孩子想自己标记的可以自己去github搜索 labelImg , 下载好make后直接运行就可以.具体使用方法先不做

让我们从头说起,首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则反映了人们认识事物的深度的变 化.近年来,随着machine learning的相关技术从实验室走向实际应用,一些实际的

引言:大多数的服务都是跑在Linux上的,Linux现在也已经到了一个很广泛的应用,但是仍然会有很多问题出现,我们就来讨论下我们性能监控的指标,性能监控无非就是从I/O,内存,CPU,TCP连接数,网络,进程或者线程来出发,使用到的命令有iostat,vmstat,sar,mpstat,netstat,ss,iftop,free,pstree/ps,pidstat,top,(uptime)下面来进一步深入下吧.   一,磁盘I/O(iostat)   我们的机器上有很多的数据是存储在磁盘上的,我

这几天很痛苦地去学习了下用 Matlab 来处理图像,其实那些算法我觉得还不算很难理解,可是 Matlab 这种反人类的语法(可能对于我来说是这样吧,毕竟熟悉了 C++ / Java 的语法一时间很难转过来)折磨了我好久. 前些天在网上看到了一张图片: 想 po 上朋友圈,可又觉得右下角的水印被人看着好像不是很好,于是就想能否利用刚学会的一丁点儿的 Matlab 知识来把水印去掉呢?Show you my low code: 首先,读取图片: >> I = imread('D:\课程文件\图像