1),tf.argmax(y,1))accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))withtf.Session()assess:init=tf.initialize_all_variables()sess.run(init)forepochinxrange(150):foriinxrange(total_batch):train_step.run(feed_dict={x:train_arrays,y:train_labels...
使用此存储过程可根据混淆矩阵来计算类的 F 指标。F 指标(也称为 F 得分)是精度与召回率之间的平衡均值。它的计算方法为 2 * TPR * PPV / (TPR + PPV),其中 TPR 和 PPV 是对同一混淆矩阵调用相应存储过程的结果。 权限 此语句的授权标识所拥有的特权必须包括 IDAX_USER 角色。 语法 IDAX.FMEASURE(in ...
double fmeasure = eval.fMeasure(eval.getHeader() .attribute(eval.getHeader().classIndex()).indexOfValue(label)); results.put(RECALL + "_" + label, recall); 代码示例来源:origin: nz.ac.waikato.cms.weka/weka-stable result[current++] = new Double(eval.precision(m_IRclass)); result[curre...
计算每个类的精度、召回率、F-measure 和支持。 精度是比率tp / (tp + fp),其中tp 是真阳性数,fp 是假阳性数。精度直观地是分类器不将负样本标记为正样本的能力。 召回率是 tp / (tp + fn) 的比率,其中 tp 是真阳性数,fn 是假阴性数。召回率直观地是分类器找到所有正样本的能力。 F-beta 分数可以...
大多情况算数平均都可以使用,因为我们都假设有线性关系存在,譬如说平均距离;几何平均常用于人口计算,因为人口增加是成比例增加的;调和平均常用于计算平均速率,在固定距离下,所花时间就是平均速率,这数据成倒数关系,而F1 Measure也同样是这样的数据特性,在固定TP的情况下,有不同的分母,所以这里使用调和平均较为适当。
计算公式为:召回率 = TP / (TP + FN),其中TP表示真正例(模型正确预测为正例的样本数量),FN表示假反例(模型错误预测为反例的样本数量)。 精确度(Precision):精确度衡量了模型正确预测为正例的样本数量占所有预测为正例的样本数量的比例。计算公式为:精确度 = TP / (TP + FP),其中FP表示假正例...
F-measure又叫做F1 factor或F1 score： F−measure=2×Precision×Recall / Precision+Recall 准确...
计算AUC(Area Under the Curve)和F1 Score是在机器学习领域中常用的评估指标,用于衡量分类模型的性能。下面是对如何计算AUC和F1 Score的详细解释: 1. AUC ...
measureWord.Width = tempWordWidth; } G.DrawString(word +" ", font, brush, tempX, y); tempX += tempWordWidth; } y += font.GetHeight(); } 开发者ID:Hli4S,项目名称:TestMeApp,代码行数:25,代码来源:Print.cs 示例2: GetNextPoint ...