分类模型的F1分值.Precision和Recall 计算过程 引入 通常,我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数) 这样做其实看上去也挺不错的,不过可能会出现一个很严重的问题:例如某一个不透明的袋子里面装了1000台手机,其中有600台iphone6, 300台galaxy s6, 50台华为mate7,50台mx4(当然,这些信息分类器是不知道的...).如果分类器只是简单

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义,需要在整个验证集上计算,而 tf.keras 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me

([[UIScreen mainScreen] bounds].size.width - 28) / 4.00 没加括号 collectioView不能正常撑开 用flowLayout 不要用 代理方法!!!! NMFourCollectFloatLayout *flow = [[NMFourCollectFloatLayout alloc]init];    flow.itemSize = CGSizeMake((kScreen_Width - 30) / 4.00, 105);    flo

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明. 首先我们先要了解混淆矩阵(Confusion Matrix), 如下图,混淆矩阵经常被用来衡量一个分类模型在测试样本上的性能,本文提到的所有衡量标准都会用到下面混淆矩阵中出现的的四个值 真正例和真反例表示被正确预测的数据

原作:面包包包包包包 修改:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年1月 出处: http://blog.csdn.net/breada/article/details/50572914 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50580423 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50580647 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976   本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score.决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看. F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元

1. 四种情况 Precision精确率, Recall召回率,是二分类问题常用的评价指标.混淆矩阵如下: 预测结果为阳性 Positive 预测结果为假阳性 Negative 预测结果是真实的 True TP TN 预测结果是虚假的 False FP FN 通常关注的类为正类,其他类为负类.(以猫狗二分类为例,现在关注狗的precision和recall) TP 正类预测为正类(预测出狗的图片实际标注也是狗) FN 正类预测为负类(预测出猫的图片实际标注是狗) FP 负类预测为正类(预测出狗的

混淆矩阵 衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵.它基于的思想是:计算类别A被分类为类别B的次数.例如在查看分类器将图片5分类成图片3时,我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列. 为了计算一个混淆矩阵,我们首先需要有一组预测值,之后再可以将它们与标注值(label)进行对比.我们也可以在测试集上做预测,但是最好是先不要动测试集(测试集仅需要在最后的阶段使用,在我们有了一个准备上线的分类器后,最后再用测试集测试性能).接下来,我们可以使用cross_val_predict() 方法: from sk

F1 score 关于精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的评价对于数据极度偏斜的二分类问题的算法,有个问题,毕竟是两个指标,有的时候这两个指标也会产生差异,对于不同的算法,精准率可能高一些,召回率可能低一些,反之一样,真正使用的时候应该根据具体的使用场景来去解读这两个指标 想要得到这两个指标之间的平衡,希望能同时照顾到精准率和召回率,这样就可以使用新的指标,F1 score F1 score的目的就是兼顾这两个指标,描述的是精准率和召回率的调和平均值,公式可以写成 这种的好处就是,如果说一个

线程池基础 1,线程的创建和销毁是一个昂贵的操作,线程调度以及上下文切换耗费时间和内存资源. 2,线程池是一个线程集合,供应你的用程序使用. 3,每个CLR有一个自己的线程池,线程池由CLR控制的所有的AppDomain共享. 4,CLR初始化的时候,线程池没有线程的. 5,线程池维护一个操作请求队列.当应用程序想要执行一个一步操作的时候,就调用某个方法.将记录项(empty)追加到线程池队列中,然后线程池代码从队列中提取这个记录项,然后将记录项派遣(dispatch)给一个线程池的线程.当线程

原作:面包包包包包包 改动:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月 出处:http://blog.csdn.net/Breada/article/details/50697030 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50697074 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50697105 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客,

我们就把这个问题叫做图片查看器吧,它的主要功能有: (项目地址:https://github.com/TZHANHONG/ImageViewer/releases/tag/1.0,里面的MyImageView压缩包便是) 1.双击缩放图片. 2. 双指缩放图片. 3.单指拖拽图片. 为此这个图片查看器需要考虑以下的技术点: 一.双击缩放图片: 1.如果图片高度比屏幕的高度小得多,那么就将图片放大到高度与屏幕高度相等,否则就放大一个特定的倍数. 2.如何判断是否到达这个倍数来停止缩放. 3.判断完

ap:所有图片某一个类 map:所有图片所有类的ap的平均 以一个score为阈值,大于score的所有框是假定正确输出的所有预测,将这些框和gt匹配(iou大于某一个阈值认为匹配成功),得到当前score下的auccracy和recall,不同的score获得不同的auccracy和recall,这样得到一条曲线,将这个曲线和x.y坐标积分求面积就是最终的ap. auccracy计算:成功匹配gt的框的个数/所有大于score的框的个数(所有大于score的框就是检测器实际的预测输出) rec

RTT指 round-trip time,即计算AB两端的往返时延 这里可以分成两个问题: 如何在A端估算A和B之间的RTT时间? 如何在B端估算A和B之间的RTT时间? 本文参考资料:rfc 3550rfc 3611webrtc issue https://code.google.com/p/webrtc/issues/detail?id=1613以及解决版本https://code.google.com/p/webrtc/source/detail?r=4898https://code.go

1.术语和概念 术语 说明 备注 Screen size(屏幕尺寸) 指的是手机实际的物理尺寸,比如常用的2.8英寸,3.2英寸,3.5英寸,3.7英寸 摩托罗拉milestone手机是3.7英寸 Aspect Ratio(宽高比率) 指的是实际的物理尺寸宽高比率,分为long和nolong Milestone是16:9,属于long Resolution(分辨率) 和电脑的分辨率概念一样,指手机屏幕纵.横方向像素个数 Milestone是854*480 DPI(dot per inch) 每英

面试5题: 题目:请实现一个函数,将一个字符串中的空格替换成“%20”.例如,当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy. 方法一: # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: # s 源字符串 def replaceSpace(self, s): # write code here return '%20'.join(s.split(' ')) 方法二: # -*- coding:utf-8 -*- class

X86汇编实现斐波那契数列 程序说明: 输入斐波那契数列的项数, 然后依次输出斐波那契数列, 输入的项数小于256且为数字, 计算的项数不能超过2^16次方, 输入失败是 不会回显数字 因为存结果是AX, 只有16位, 最大为2^16 = 65536,所以程序设置当输入过大时, 只会显示项数小于 65536前的项数 下面是程序的流程图 程序包括3个模块, 分别是主模块, INPUT模块(读取键盘中输入的合法数字), OUTPUT模块(输出数字) 主模块 INPUT模块 OUTPUT模块 代码及其

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

一.这里学习的算法模型包含监督学习和非监督学习两个方式的算法. 其中监督学习的主要算法分为(分类算法,回归算法),无监督学习(聚类算法),这里的几种算法,主要是学习他们用来做预测的效果和具体的使用方式. 二.分类算法 1)K-近邻算法 a.公式 2个样本,3个特征 a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3) 欧式距离: ____________________________________ p = √(a1 -b1)^2 + (a2-b2)^2 + (a3 - b3)^2 b.说明:K-近