MXNet是一个开源的深度学习框架,它提供了丰富的功能和工具来支持深度学习模型的训练和部署。在MXNet中,我们可以通过自定义损失函数和评估指标(eval_metric)来定制化地衡量模型的性能和优化目标。 自定义损失函数是指根据具体的任务需求和模型特点,自行定义损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。通过自定义损失函...
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启用CUDA加速需要安装特定版本的pycocoevalcap库,配置成功后GPU利用率可提升至85%。分布式计算场景下,采用Ray框架进行指标并行计算,200万样本的NER任务评估时间从8小时压缩至35分钟。 常见陷阱包括忽略指标置信区间,某次模型对比因未计算标准差,将统计误差误判为性能提升。建议重要评估必做三次随机种子实验,结果取均值±...
y= self._convert_data(inputs[1])#复现公式计算abs_error_sum = np.abs(y.reshape(y_pred.shape) -y_pred)#多组数据进行累加self._abs_error_sum +=abs_error_sum.sum()#统计数据的个数,方便后面求均值self._samples_num +=y.shape[0]defeval(self):"""返回值是一个float的标量。"""ifself._...
此课程catboost集成树算法有诸多优点,自动化处理缺失数据,自动化调参,无需变量卡方分箱。学员学完后不再为数据预处理,调参,变量分箱而烦恼。此教程建立模型性能优秀,性能ks:0.5869,AUC:0.87135,远超互联网上其它建模人员性能。 另外课程还包含消费者人群画像-信用智能评分模型竞赛的实战项目,这是回归模型运用,中国移动...
scikit-learn 框架提供了搜索参数组合的功能。 此功能在 GridSearchCV 类中提供，可用于发现配置模型以...
eval() print(perplexity) Perplexity的影响因素 训练数据集越大,PPL会下降得更低,1billion dataset和10万dataset训练效果是很不一样的; 数据中的标点会对模型的PPL产生很大影响,一个句号能让PPL波动几十,标点的预测总是不稳定; 预测语句中的“的,了”等词也对PPL有很大影响,可能“我借你的书”比“我借你...
3.machine_learning_eval_metric 机器学习评估与度量指标 -from周志华《机器学习》 1.1机器学习基本概念 这里的内容主要包括:性能度量、比较检验和偏差与方差。在上一个notebook中,我们解决了评估学习器泛化性能的方法,即用测试集的“测试误差”作为“泛化误差”的近似,当我们划分好训练/测试集后,那如何计算“测试误差...
BLEU(Bilingual Evaluation Understudy),即双语评估替补。所谓替补就是代替人类来评估机器翻译的每一个输出结果。Bleu score 所做的,给定一个机器生成的翻译,自动计算一个分数,衡量机器翻译的好坏。取值范围是[0, 1],越接近1,表明翻译质量越好。 机器翻译的一大难题是,一句法语句子,可以有多种英文翻译,这些翻译都是...
1.机器学习指标ROC与AUC 1.1ROC与AUC AUC是一种模型分类指标,且仅仅是二分类模型的评价指标。AUC是Area Under Curve的简称,那么Curve就...