False Negative (FN):如果模型预测某人没有癌症,但实际上这个人患有癌症,这是一个假阴性(漏报)。 3. 这些指标为何重要? 有了TP、TN、FP 和 FN 后,我们可以计算几个更有意义的指标,用来评估模型的不同维度。 准确率 (Accuracy) {Accuracy} = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} 含义:准确率是模
FP 表示把负样本误认成了正样本,表示虚警 FN表示把正样本误认成了负样本,表示漏警
这样的话,势必会导致将真实情况下的T预测为N的情况增加,即FN增加,那么查全率R就会相应地下降 这样就能理解: 1、P-R曲线中,随着R的增加,P会随之下降; 2、在R相同的情况下,P更高的学习器性能更好,故若学习器A的曲线“包住”学习器B的曲线,则A的性能优于B P-R曲线: 当我们设置一个阈值时,会得到一对P-...
机器学习基础一(TP,TN,FP,FN等) TP:预测为正向(P),实际上预测正确(T),即判断为正向的正确率 TN:预测为负向(N),实际上预测正确(T),即判断为负向的正确率 FP:预测为正向(P),实际上预测错误(F),误报率,即把负向判断成了正向 FN:预测为负向(N),实际上预测错误(F),漏报率,即把正向判断称了负向 ...
来自专栏 · 机器学习笔记 6 人赞同了该文章 一. 问题: 如何记忆TP,FP,FN,TN 四种判断类型,如何不混淆这4种类型? 二. 记忆方法 1. TP True Positive,从英文名可以看出,首先是true,正确的,说明判断正确;再看后面的是Positive,正类,那么联系前文可知是判断正确的,即将正类判断为正类。 2. FP False Positi...
真正例TP、假正例FP、假负例FN和真负例TN 真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别; 真负例是指模型将负类别样本正确地预测为负类别; 假正例是指模型将负类别样本错误地预测为正类别; 假负例是指模型将正类别样本错误地预测为负类别。 真正例和假正例,举例:狼来了 ...
当当四季丰美图书专营店在线销售正版《基于多模态机器学习的营销视频分析——XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法》。最新《基于多模态机器学习的营销视频分析——XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《基于多模态机
获得了吴恩达教授课程证书之后,千万要趁热打铁,掌握现今最为热门的深度学习。 所谓深度学习,就是利用深度神经网络进行机器学习。如下图就是利用深度社交网络辨别一张图片究竟是车、人,或是动物。 此处推荐的课程是 Geoffrey Hinton 教授的《神经网络与机器学习》。
Switch 2 发布之际,任天堂“机器学习超分”专利公开 任天堂于一项 2023 年 7 月提交、本周二公开的专利,展示了一种利用机器学习技术将低分辨率图像转换为高分辨率图像的系统。 注:DLSS(深度学习超级采样)等...
我认为:大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上,而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效,但绝非必要的先决条件。 原因如下: 1. 即使你有了一定的数学功底,还是不知道怎么调参或者进行优化。