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银行反控模型
import pandas as pdimport numpy as npy_true = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])y_pred = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0])# 计算模型得到的正确结果true_positives = ((y_pred == y_true) & (y_pred == 1)).sum()prinTrue(False) Positives (Negatives) 的理解记忆
一、True(False) Positives (Negatives) 的理解 Positives：observation 为 正样本； Negatives：observation 为 负样本； True：事实 与 observation 相符； False：事实 与 observation 不符； 归根结底是我们如何定义 正样本（Positives），一定要结合具体的实际。一般来讲，模型要做的事情就是正样召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率
https://blog.csdn.net/yanhx1204/article/details/81017134 摘要 在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下。 这一文章首先假设一个测试集，然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式目标检测中的precision，recall，AP，mAP计算详解
大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集，测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成，如下图所示： 假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。 现在做如下的定义： True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机。 True negatives: 大雁的图