G-mean的计算公式为: G-mean = sqrt(sensitivity × specificity) 其中,sensitivity指标也被称为召回率或真阳率,指标计算为真正例数除以真正例数加上假反例数。specificity指标也被称为真负率,指标计算为真反例数除以真反例数加上假正例数。G-mean的取值范围为[0,1],值越接近1,表示分类器的性能越好。 G-...
TNR代表真负率(True Negative Rate),即将负类正确分类的比率,公式为:TNR = TN / (TN + FP),其中TN是真负例(True Negative),即被分类器正确判断为负例的样本数,FP是假正例(False Positive),即被分类器错误地判断为正例的样本数。 通过计算gmean,我们可以获得一个相对平衡的度量值,以便更好地评估分类器的...
G-mean= \sqrt{Recall∗Specificity} \\ 评价指标 - MacroP,MicroP macro-P宏查准率和macro-R宏查全率以及macro-F1 marcoP = \frac{1}{n}\sum_1^nP_i \\ marcoR = \frac{1}{n}\sum_1^nR_i \\ marcoF1 = \frac{2 \times macroP \times macroR}{macroP + macroR} \\ 由上面公式我们...
其计算公式如下所示: g =Σ((x_i - x_mean) * (y_i - y_mean)) / (n *x_standardDeviation * y_standardDeviation) 其中,x_i和y_i分别为两个变量的观察值,x_mean和y_mean为变量x和y的均值,x_standardDeviation和y_standardDeviation为标准差,n为观察值的个数。 二、相关系数的解读: 相关系数...
gmean指标用于评估预测结果的准确性和稳定性,是机器学习领域常用的性能评估指标之一。通过计算真实值和预测值之间的几何平均值,gmean指标能够反映模型的总体性能表现,特别是在处理不平衡数据集时表现优异。 ,理想股票技术论坛
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效应量(effect size): 样本间差异或相关程度的量化指标。 效应量通常用三种方式来衡量: 标准均差(standardized mean difference) 几率(odd ratio) 相关系数(correlation coefficient) 接下来,我们把配对T检验的统计结果呈现如下: 我们选择SPSS27.0版本来计算样本量,具体操作如下: 我们根据上述分析结果,将数值对应填入:β...
SA(:,i)=(A(:,i)-mean(A(:,i)))/std(A(:,i));%std函数是用来求向量的标准差 end %计算相关系数矩阵的特征值和特征向量 CM=SA'*SA;%计算相关系数矩阵 [V,D]=eig(CM);%计算特征值和特征向量 for j=1:b DS(j,1)=D(b+1-j,b+1-j);%对特征值按降序排列 ...