准确率、召回率、精确度、F1分数和混淆矩阵 / 开普饭

本文将使用主成分分析(Principal Component analysis)实现无监督数据降维这一任务.当然PCA降低维度还可以帮助我们可视化,例如高维度数据是无法可视化,但是当我们将数据降低到三 ...

ML之sklearn:sklearn.metrics中常用的函数参数(比如confusion_matrix等 )解释及其用法说明之详细攻略推荐文章ML:分类预测问题中评价指标(ER/混淆矩阵P-R-F ...

DL之DNN:利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练.预测(95%) 数据集展示先查看sklearn自带digits手写数据集(1797*64) ...

在真实场景中,模型很少能成功地预测所有的内容.我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型.但是这到底是如何工作的呢? 简短但不是很有用的答案是,这取决于模型.人们已经提出了各种评分函数,它可用于在所 ...

> Photo by James Lee on Unsplash 完全了精确度,召回率和F分数概念如何处理机器学习中偏斜的数据集用偏斜的数据集开发有效的机器学习算法可能很棘手.例如,数据集涉 ...

随着新能源汽车的快速发展,保有量也是越来越多,但是随着保有量的增加,一些新能源汽车制造企业,为了抢占风口,节省成本,导致新能源汽车安全问题日益突出,新能源车召回率高达1.5% ,召回原因主要是因为啥? ...

用户在每个产品中的生命周期是接触--使用--放弃或者遗忘的过程.在用户使用阶段,有效的促活手段也能提高留存,但同样重要的是召回用户,而召回用户有一个通用的流程.本文将梳理用户召回的运营思路. 01. ...

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口 ...

介绍在我最近的一个项目中,事务监控系统生成了大量误报警报(然后由调查小组手动调查这些警报).我们被要求使用机器学习来自动关闭那些错误警报.机器学习模型的评估标准是一个度量负预测值(Negative ...

" 病案首页与付费 " 在每份病案首页的右下角, "疾病编码"作为必填项至少需要医疗机构填写4〜5次,这短短的几行编码决定了在医保实施按病种付费的背景下,医院所 ...

[思路与解法] 我们用线段图来分析此题: 答:早上放入缸中100升水. 六年级思维训练|第1题分数混合运算六年级思维训练|第2题量率对应六年级思维训练|第3题还原法六年级思维训练|第4 ...

准确率、召回率、精确度、F1分数和混淆矩阵