挑战一文学会ROC-AUC曲线。ROC-AUC 曲线的旅程始于混淆矩阵,这是评估分类模型性能的基础工具。在这里,我们考虑了四个关键要素:真正例(TP)、真负例(TN)、假正例(FP)和假负例(FN)。借助这些要素,我们使用精确度、召回率(敏 - 阿瑶说AI于20240620发布在抖音,已经
动机:CLIP的图文对比学习预训练目标中,取in-batch负例的做法可能是有bug的,忽视了可能的假负例。对一段文本来说,来自batch内其他图文对的图片也有可能在语义上和它很相似,实际上是正例,但CLIP的InfoNCE loss直接把batch内其他图文对中的文本视为负例。
(假设 precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN)。)在二分类问题中,当测试集的正例和负例数量不均衡时,以下评价方案哪个是相对不合理的() A. Accuracy:(TP+TN)/all B. F-value:2*recall*precision/(recall+precision) C. G-mean:sqrt(precision*recall) D. AUC:曲线下面积 ...
假设precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN),则在二分类问题中,当测试集的正例和负例数量不均衡时,下列评价方案中相对不合理的是()A.curacy:(TP+TN)/all$B.$F-value:2*recall*precision/(recall+precision)$C.$G-mean:sqrt(precision*recall)$D.$AUC:
(假设 precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN)。)在二分类问题中,当测试集的正例和负例数量不均衡时,以下评价方案哪个是相对不合理的() A. F-value:2*recall*precision/(recall+precision) B. G-mean:sqrt(precision*recall) C. Accuracy:(TP+TN)/all D. AUC:曲线下面积 ...
已知如下定义:True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数(样本数);False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数,即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数;False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数;...
(假设precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN)。)在二分类问题中,当测试集的正例和负例数量不均衡时,以下评价方案哪个是相对不合理的() A.Accuracy:(TP+TN)/all B.F-value:2*recall*precision/(recall+precision) C.G-mean:sqrt(precision*recall) D.AUC:曲线下面积...
(假设precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN)。)在二分类问题中,当测试集的正例和负例数量不均衡A.Accuracy:(TP+TN)/
已知如下定义: True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数(样本数); False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数,即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数; False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例...