对于二分类问题,可将样例根据其预测结果分为正例(Positive)和负例(Negative) 正例: 需要预测的值 负例: 不需要预测的值 真例和假例(便于理解) 对于二分类问题,可将样例根据其预测类别(预测的对不对)分为真例(True)和假例(False) 真例: 预测对了 假例: 预测错了 查准率和查全率 做一个逻辑回归的例子 ...
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正例和负例是为了方便我们去标识这这两类不同的物体，其本身并没有什么特别的含义，这是人为赋予的意...
在二维空间中,我们无法用一条直线(线性)将该数据集中的正例和负例正确地分隔开,但可以用一条圆形曲线(非线性)将它们分隔开。同样,在n维空间中的数据集也有类似情况:不能用超平面进行分类,但可以用超曲面进行分类。对于此分类问题应该采用: A非线性支持向量机。 B线性可分支持向量机。 C硬间隔支持向量机。
1. 通过sampling方法，“科学地”删负样本，增加正样本，random reduction和replicate oversampling是最朴素...
- 正例实际为800个,负例实际为200个。- **所有样本均被预测为正例**,此时: - 正例预测正确数为800(所有真实正例均被正确分类)。 - 负例预测正确数为0(所有真实负例均被错误分类)。- 准确率计算公式为:   **答案选项分析**: - **a)20%**:若误将负例预测正确的比例(200/1000=20%)作为...
假正例与假负例的平衡 假正例(False Positive):预测为1,实际为0的样本 假负例(False Negative):预测为0,实际为1的样本 实际预测中,那些真正例(True Positive)和真负例(True Negative)都不会造成损失(cost)。 那么,我们假设一个假正例的损失是LFP,一个假负例的损失是LFN。
在深度学习中,正例分类和负例分类是常见的任务,尤其是在二分类问题中。正例通常指的是我们关注的类(如猫、癌细胞等),而负例则指我们不关注的类(如狗、正常细胞等)。在这篇文章中,我们将讨论整个流程,解释每一个步骤,以及相关代码的实现。 整体流程 ...
(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 ...
首先,检测问题中的正负样本并非人工标注的那些框框,而是程序中(网络)生成出来的框框,也就是faster rcnn中的anchor boxes以及SSD中在不同分辨率的feature map中的默认框,这些框中的一部分被选为正样本,一部分被选为负样本,另外一部分被当作背景或者不参与运算。不同的框架有不同的策略,大致都是根据IOU的值,选取个...