从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,

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 准确率Accuracy=(TP+TN) / (TP+FP+TN+FN), 即预测正确的比上全部的数据 精确率Precision=TP / (TP+FP),即在预测为正向的数据中,有多少预测正确了 召回率Recal

1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

二分类 在二分类问题中,TP FP TN FN 是非常清楚且易于理解的. TP (True Positive) : 预测为 1 ,真实值也为 1 -> 真阳性 FP (False Positive): 预测为 1 ,真实值为 0 -> 假阳性 TN (True Negative): 预测为 0 ,真实值也为 0 -> 真阴性 FN (False Negative): 预测为 0 ,真实值为 1 -> 假阴性 多分类 多分类问题的 TP FP TN FN 可以通过混淆矩阵来说明. 例

此次我做的实验是二分类问题,输出precision,recall,accuracy,auc # -*- coding: utf-8 -*- #from sklearn.neighbors import import numpy as np from pandas import read_csv import pandas as pd import sys import importlib from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier fro

一张图搞定~~~ [转]https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/78967145

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

一.聚类: 一般步骤: 1.选择合适的变量 2.缩放数据 3.寻找异常点 4.计算距离 5.选择聚类算法 6.采用一种或多种聚类方法 7.确定类的数目 8.获得最终聚类的解决方案 9.结果可视化 10.解读类 11.验证结果 1.层次聚类分析 案例:采用flexclust的营养数据集作为参考 1.基于5种营养标准的27类鱼,禽,肉的相同点和不同点是什么 2.是否有一种办法把这些食物分成若干各类 1.1计算距离 data(nutrient,package = 'flexclust') head(n

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250760 模型评估Model evaluation: quantifying the quality of predictions 3 different approaches to evaluate the quality of predictions of a model: Estimator score method: Estimators have a score method prov

人工智能概述 人工智能的定义 · 人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力 · 人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测 · 思考:通过什么途径才能让机器具备这样的能力? · 举一个例子: 机器也需要学习 什么是机器学习 机器学习的定义 · 机器学习为人工智能提供了基础,机器学习就是一种使用数据来训练软件模型的技术. 什么是机器学习 理解模型 模型可以根据X的数值计算出Y的值,简单的说,如果有一个函数,输入一组X的数值(特征值),机器计算出中Y(预测值)的数值,f(x) =

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于

在解决分类问题的时候,可以选择的评价指标简直不要太多.但基本可以分成两2大类,我们今分别来说道说道 基于一个概率阈值判断在该阈值下预测的准确率 衡量模型整体表现(在各个阈值下)的评价指标 在说指标之前,咱先把分类问题中会遇到的所有情况简单过一遍.36度的北京让我们举个凉快一点的例子-我们预测会不会下雨!横轴是预测概率从0-1,红色的部分是没下雨的日子(负样本),蓝色的部分是下雨的日子(正样本).在真实情况下我们很难找到能对正负样本进行完美分割的分类器,所以我们看到在预测概率靠中间的部分,正负样本

3.1 MNIST 本章介绍分类,使用MNIST数据集.该数据集包含七万个手写数字图片.使用Scikit-Learn函数即可下载该数据集: >>> from sklearn.datasets import fetch_mldata >>> mnist = fetch_mldata('MNIST original') >>> X, y = mnist["data"], mnist["target"] >>

1.为什么是ML策略 例如:识别cat分类器的识别率是90%,怎么进一步提高识别率呢? 想法: (1)收集更多数据 (2)收集更多的多样性训练样本 (3)使用梯度下降训练更长时间 (4)尝试Adam代替梯度下降 (5)尝试更大的网络 (6)尝试更小的网络 (7)尝试dropout (8)尝试L2正则化 (9)修改网络架构(激励函数,隐含层单元数目) 2.正交化 正交化(正交性)是一种系统设计属性,它可以确保修改算法的一个指令或者组成部分将不会对系统的其他组成部分产生或者传播副作用.使得核查算法变

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   预测变量线性检验 当构建一个二元分类器时,很多实践者会立即跳转到逻辑回归,因为它很简单.但是,很多人也忘记了逻辑回归是一种线性模型,预测变量间的非线性交互需要手动编

最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值,(关于这个值的原理自行google或者百度) 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1.F1公式描述: F1-score:    2*(P*R)/(P+R)                 准确率(P): TP/ (TP+FP)                  召

1. 获取数据 使用MNIST数据集练习分类任务 from sklearn.datasets import fetch_mldata from scipy.io import loadmat mnist = fetch_mldata('MNIST original', transpose_data=True, data_home='files') print(mnist) # *DESCR为description,即数据集的描述 # *CLO_NAMES为列名 # *target键,带有标记的数

TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area, https://www.zhihu.com/question/30643044 T/F表示 true/false  表示预测的是不是对的 P/N表示 positive/negative  表示实际数据是正样本还是负样本 P/N表示 positive/negative  表示预测数据是正样本还是负样本   TP: 预测为1, 实际为1,预测正确 FP: 预测为1, 实际为0,预测错误

声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. 混淆矩阵是模式识别中的常用工具,在PRTools工具箱中有直接的函数confmat可供引用.具体使用方法如下所示: [C,NE,LABLIST] = CONFMAT(LAB1,LAB2,METHOD,FID) INPUT LAB1 Set of labels LAB2 Set of labels METHOD 'count' (default) to coun