Top-K准确率考虑的是模型预测结果中最有可能的K个结果是否包含真实标签。如果包含,则算预测正确;如果不包含,则算预测错误。K值越大,Top-K准确率越高。通常情况下,我们更关注模型的Top-1、Top-3或Top-5准确率。总结 分类模型的评估指标多种多样,包括准确率、精确率、召回率和Top-K准确率等。这些指标可以帮助我...
1, 2, 2])# 0, 1, 2y_score = np.array([[0.5, 0.2, 0.2], # 0,1[0.3, 0.4, 0.2], # 0,1[0.2, 0.4, 0.3], # 1,2[0.7, 0.2, 0.1]]) # 0,1print(top_k_accuracy_score(y_true, y_score, k=2))# 如果没有归一化,则返回分类样本预测正确的数量print(top_k_accuracy_score...
计算召回率(其中 len(GT) 为 GT 该类别标注框的数目) Recall=TPTP+FN=TPlen(GT) 每次排序时取出 top_k 的值可以控制,因此可以得到多组 (Precision,Recall) 值,将这些值在坐标中描点作图,得到 PR 曲线 利用PR 曲线计算积分计算该类别的 AP AP=∫01PdR ...
1.3 Top-K召回率 Top-K召回率可以衡量召回结果对真实候选的覆盖率。其定义为召回前K个结果中目标物品...
12. Top-k准确率(Top-k Accuracy):Top-k准确率用于多类别分类任务中评估模型性能。它表示模型将正确类别排在前k个中的样本比例,k值一般取1、3、5等。 以上是深度学习模型评估中一些常见的指标,根据具体任务的不同,还会有更多的指标被使用。这些指标的选择取决于任务的性质和需求。©...
P-R 曲线,这里的 P 就是精确率 Precision,R 就是召回率 Recall。为了综合评价一个推荐模型的好坏,不仅要看模型在一个 Top n 值下的精确率和召回率,还要看到模型在不同 N 取值下的表现,甚至最好能绘制出一条 n 从 1 到 N,准确率和召回率变化的曲线。这条曲线就是 P-R 曲线。
1.2 准确度 准确率是最直接的分类指标,衡量正确预测的比例。虽然准确率易于理解和计算,但在类别不平衡的情况下,可能会产生误导。在这种情况下,考虑其他指标是至关重要的。准确率的公式为: 概括: 易于理解和沟通,并提供对模型性能的简单评估。 不适合不平衡的类别,因为它可能有利于多数类别。
它的计算公式为:F1-Score=2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率)。 5. Top-K准确率(Top-K Accuracy):Top-K准确率是指模型在前K个预测结果中是否包括真实标签,可以更全面地评估模型的性能。例如,如果模型在前3个预测结果中包含了真实标签,则Top-3准确率为1。 6.模型推理速度:模型推理速度是指模型对一个...
那么,这个例子中Precision=2/5=40%,意思是对于car这一类别,我们选定了5个样本,其中正确的有2个,即准确率为40%;Recall=2/6=30%,意思是在所有测试样本中,共有6个car,但是因为我们只召回了2个,所以召回率为30%。此时为下图中第5个样本点。同理图中第一个样本点:P=1,R=1/6,第二个样本点,考虑前两个样...
(1)检测阶段:先按照检测框和标注框的IOU评估,IOU大于某个阈值判断为检测准确。这里检测框和标注框不同于一般的通用目标检测框,是采用多边形进行表示。检测准确率:正确的检测框个数在全部检测框的占比,主要是判断检测指标。检测召回率:正确的检测框个数在全部标注框的占比,主要是判断漏检的指标。