介绍F score之前首先要理清准确率(Accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall)之间的关系。 Accuracy的定义是:分类器正确分类的次数与总分类数之比。Hamming Loss可以说是accuracy的一种呈现。但其实如果只追求hamming loss/accuracy的话,就会出现以下问题:已知MS-COCO里的大多数图片只包含几个(<=4)物体,这样只要把...
介绍F score之前首先要理清准确率(Accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall)之间的关系。 Accuracy的定义是:分类器正确分类的次数与总分类数之比。Hamming Loss可以说是accuracy的一种呈现。但其实如果只追求hamming loss/accuracy的话,就会出现以下问题:已知MS-COCO里的大多数图片只包含几个(<=4)物体,这样只要把...
将一种新的特征选择算法(F-score)与多种机器学习算法相结合用于多分类问题中.使用十折交叉验证对比模型的分类效果,利用分类误差验证该方法的鲁棒性.实验结果表明,文中使用的新的基于F-score的特征选择方法与传统机器学习算法相结合具有很好的性能,能够使用比原始数据集更少特征并产生良好分类结果,尤其在与迭代随机森林...