一图一公式搞懂:准确率(accuracy) vs 精确率(precision) vs 召回率(recall) 准确率(accuracy) =预测对的/所有=TP+TNTP+FN+FP+TN\frac{TP+TN}{TP+FN+FP+TN} %TP+FN+FP+TNTP+TN精确率(precision) = TPTP+FP\frac{TP}{TP+FP} %TP+FPTP 召回率(recall) = TPTP+FN\frac{TP}{TP+FN}TP+FNTP ...
ROC空间将假正例率(False Positive Rate, 简称FPR)定义为 X轴,真正例率(True Positive Rate, 简称TPR)定义为 Y 轴。这两个值由上面四个值计算得到,公式如下: TPR:在所有实际为正例的样本中,被正确地判断为正例之比率。 FPR:在所有实际为反例的样本中,被错误地判断为正例之比率。 我们以FPR为横轴,TPR为...
多标签图像分类(Multi-label Image Classification)任务中图片的标签不止一个,因此评价不能用普通单标签图像分类的标准,即mean accuracy,该任务采用的是和信息检索中类似的方法—mAP(mean Average Precision)。 mAP虽然字面意思和mean accuracy看起来差不多,但是计算方法要繁琐得多,以下是mAP的计算方法: 首先用训练好的...
那么即使分类器什么都不做全部判定为负样本accuracy也有90%。但是对于AP，recall=1那个点precision会掉到0...
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-mean的应用场景很广泛,特别适用于对不平衡数据集进行分类的评价。在不平衡数据集中,正例和负例的数量差异较大,传统的评价指标如准确率(Accuracy)往往无法全面衡量...
具体来说,Mean Decrease Accuracy的计算步骤如下: 1.首先,我们使用原始特征训练一个随机森林模型,并计算模型的初始预测精度。 2.然后,我们分别移除每个特征,并重新训练模型。对于每个特征,我们计算移除该特征后模型的预测精度,并计算预测精度的下降值。 3.最后,我们将所有特征的预测精度下降值进行平均,得到Mean Decreas...
，0.9-1.0）上我们计算精确率的最大值，然后再计算这些精确率最大值的总和并平均，就是AP值。这种...
!") #测试modle correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1),tf.argmax(y,1)) #tf.equal(A, B)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素,如果是相等的那就返回True,反正返回False,返回的值的矩阵维度和A是一样的 #计算准确率 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast智能...
Mean Absolute Error(MAE)是一种用于衡量回归模型预测结果与实际值之间误差的指标。它表示所有样本中,预测值与实际值之差的绝对值的平均值。具体计算公式为: MAE = (1/n) * Σ|y_true – y_pred| 其中,n为样本数量,y_true为实际值,y_pred为预测值。
二分类gmean公式 二分类gmean公式指的是在二分类问题中,计算gmean(几何平均)的公式。几何平均是一种平均数的计算方法,它将一组数的乘积开n次方,其中n是这组数的个数。在二分类问题中,gmean用于评估分类器的性能,特别是在处理不平衡数据时,它比精度(accuracy)更具有说服力。 二分类gmean的公式如下: gmean =...