recall值多少算高

机器学习 - 案例 - 样本不均衡数据分析 - 信用卡诈骗 ( 标准化处理, 数据不均处理, 交叉验证, 评估, Recall值, 混淆矩阵, 阈值 )

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

javascript基础程序（算出一个数的平方值、算出一个数的阶乘、输出!- !- !- !- !- -! -! -! -! -! 、函数三个数中的最大数）

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <script> /* 算出一个数的平方值 function add(a){ var b=Math.sqrt(a); return b; } alert(add(3));*/ /*// 算出一个数的阶乘 func

使用df -h命令查看磁盘空间使用率不算高，还有很多空余空间，但是创建文件或写入数据时一直报错磁盘写满

关于磁盘空间中索引节点爆满的问题还是挺多的,借此跟大家分享一下: 一.发现问题在公司一台配置较低的Linux服务器(内存.硬盘比较小)的/data分区内创建文件时,系统提示磁盘空间不足,用df -h命令查看了一下磁盘使用情况,发现/data分区只使用了66%,还有12G的剩余空间,按理说不会出现这种问题. 二.分析问题: 后来用df -i查看了一下/data分区的索引节点(inode),发现已经用满(IUsed=100%),导致系统无法创建新目录和文件. [root@bastion-IDC ~

如何判断Linux load的值是否过高

1.先使用top看下CPU占用高的进程,找出进程的进程ID(pid): 查看方法:top 2.根据进程ID(pid)查看是进程的那些线程占用CPU高. 查看方法:top -Hp pid 3.使用pstack,查看CPU占用高的线程在干什么. 查看方法:pstack pid 4.根据pstack分析,应该可以看出问题所在.

【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1

文章来自:一个宝藏微信公众号[机器学习炼丹术] 基本概念首先,要背住的几个概念就是:accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive.预测是正确的正样本 FP:false positive.预测是错误的正样本 TN:true negative.预测是正确的负样本 FP:false positive.预测是错误的负样本通常我们会做出这样的一个混淆矩阵: 左边的positive,negative表示样本真实值,表格上边的positive

Mean Average Precision（mAP）,Precision，Recall，Accuracy，F1_score，PR曲线、ROC曲线，AUC值，决定系数R^2 的含义与计算

背景之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要. AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

JS-自制提速小工具：开发页面时需要按比例计算宽高值的快速计算器

<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="author" content"郭菊锋,702004176@qq.com"> <title>开发页面时需要按比例计算宽高值得快速计算器</title> </head> <body> <p id="j

召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率

https://blog.csdn.net/yanhx1204/article/details/81017134 摘要在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等.为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下. 这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法. 大雁与飞机假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示: 假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机

【计算机视觉】目标检测中的指标衡量Recall与Precision

[计算机视觉]目标检测中的指标衡量Recall与Precision 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:目标检测性能指标Recall与Precision的理解. Recall与Precision 其实道理非常朴素: Precision就是精度,以行人检测为例,精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比,也就是所谓的检测精度,可以提供给客户看,我们的检测精度是100%,也就是没有虚景,没有false positive: Recall就是正确检出的行人数量占行人总数的百分比,Recall=

目标检测评价标准（mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy),交除并（IoU））

1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(False Positive)是负样本预测为正样本的数量,误报:即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框 FN(True Negative)是本为正,错误的认为是负样本的数量,漏报:遗漏的Ground truth区域 TN(False Negative)是本为负,正确的认为是负样本

【YOLO学习】召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU））

摘要在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等.为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下. 这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法. 大雁与飞机假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示: 假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机的图片,而不是大雁的图片. 现在做如下的定义: True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机.

MySQL数据库高并发优化配置

在Apache, PHP, mysql的体系架构中,MySQL对于性能的影响最大,也是关键的核心部分.对于Discuz!论坛程序也是如此,MySQL的设置是否合理优化,直接影响到论坛的速度和承载量!同时,MySQL也是优化难度最大的一个部分,不但需要理解一些MySQL专业知识,同时还需要长时间的观察统计并且根据经验进行判断,然后设置合理的参数. 下面我们了解一下MySQL优化的一些基础,MySQL的优化我分为两个部分,一是服务器物理硬件的优化,二是MySQL自身(my.cnf)的优化. 一.

[转载]网络编辑必知常识:什么是PV、UV和PR值 zz

1.什么是pv PV(page view),即页面浏览量,或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标. 高手对pv的解释是,一个访问者在24小时(0点到24点)内到底看了你网站几个页面.这里需要强调:同一个人浏览你网站同一个页面,不重复计算pv量,点100次也算1次.说白了,pv就是一个访问者打开了你的几个页面. PV之于网站,就像收视率之于电视,从某种程度上已成为投资者衡量商业网站表现的最重要尺度. pv的计算:当一个访问者访问的时候,记录他所访问的页面和对应的IP,

MySQL MyISAM/InnoDB高并发优化经验

最近做的一个应用,功能要求非常简单,就是 key/value 形式的存储,简单的 INSERT/SELECT,没有任何复杂查询,唯一的问题是量非常大,如果目前投入使用,初期的单表 insert 频率约 20Hz(次/秒,我喜欢这个单位,让我想起国内交流电是 50Hz),但我估计以后会有 500Hz+ 的峰值.目前的工作成果,额定功率 200Hz(CPU 占用 10 – 20,load avg = 2),最大功率 500Hz(这时 load avg > 20,很明显,只能暂时挺挺,应该在出现这种负

准确率和召回率(precision&recall)

在机器学习.推荐系统.信息检索.自然语言处理.多媒体视觉等领域,常常会用到准确率(precision).召回率(recall).F-measure.F1-score 来评价算法的准确性. 一.准确率和召回率(P&R) 以文本检索为例,先看下图当中,黑框表示检索域,我们从中检索与目标文本相关性大的项.图中黄色部分(A+B)表示检索域中与目标文本先关性高的项,图中 A+C部分表示你的算法检索出的项.A.B.C的含义图中英文标出. 准确率: 召回率: 一般来说,准确率表示你的算法检索出来的有多少是正

ARPU值分析

每用户平均收入(“ARPU)它由一个消费群体消费总额除以群体总人数得到. 活跃付费账户(“APA”) 平均同时在线玩家人数(“ACU”) 最高同时在线玩家人数(“PCU”)同时在线玩家数最高峰. 千人收益——所谓千人收益,简单一点理解,一千个进入游戏的玩家,在经过了一个单位时间长度之后,累计为游戏贡献了多少收入.还可引申为百人收益,万人收益,等现行的网络游戏商业化的评估标准,一般是以ARPU值和付费率为基准的. ARPU与APA结合这种计算方式优点是能够比较容易的计算,不足没有把产品自身的生命

机器学习评价方法 - Recall & Precision

刚开始看这方面论文的时候对于各种评价方法特别困惑,还总是记混,不完全统计下,备忘. 关于召回率和精确率,假设二分类问题,正样本为x,负样本为o: 准确率存在的问题是当正负样本数量不均衡的时候: 精心设计的分类器最后算准确率还不如直接预测所有的都是正样本. 用Recall和Precision来衡量分类效果,可以使用F1 Score = 2PR/(P+R)来判断分类效果. 调整分类器,移动到这里: Recall达到百分之一百,但同时Precision也下降了:把不是负样本也分类成了正样本.一般来说,

ROC，AUC，Precision，Recall，F1的介绍与计算（转）

1. 基本概念 1.1 ROC与AUC ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,ROC曲线称为受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve),AUC(Area Under Curve)是ROC曲线下的面积.在计算ROC曲线之前,首先要了解一些基本概念.在二元分类模型的预测结果有四种,以判断人是否有病为例: 真阳性(TP)

ROC，AUC，Precision，Recall，F1的介绍与计算