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目标检测的准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall)

脑子笨,总是搞混这几个概念,然后每次都要重新理解别人写的,还是很绕,这样写下次应该就能很快明白了,哈哈 一、 准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall) TP : 将正类预测为正类数 (预测正确)   (正类) FN: 将正类预测为负类数(预测错误)(正类) FP: 将负类预测为正类数(预测错误)(

Self-Supervised Learning

Self-Supervised Learning 参考知乎文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502(Self-supervised Learning 再次入门) 自监督学习主要是利用辅助任务(pretext)从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息,通过这种构造的监督信息对网络进行训练,从而可以学习到对下游任务有价值的表征。

统计学习方法自学笔记(这章属于绪论有点杂乱,后续补)

一、分类 基本分类: 监督学习:从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。换句话说,就是使用训练数据集训练好一个模型,再使用该模型对测试样本进行预测,训练集是已知的。由学习系统和预测系统两部分组成。(样本有标签) 无监督学习:从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题。本质是学习

金融风控数据挖掘—Task1

一、学习知识点概要 了解数据概况,学习金融风控中常见的分类算法评估指标和预测类评估指标。 二、学习内容 1、不同数据列的性质特征 2、分类算法的常见评估指标  ①混淆矩阵 若一个实例是正类,并且被预测为正类,即为真正类TP若一个实例是正类,但是被预测为负类,即为假负类FN若一个

准确率、精确率、召回率、F-Score

  TP-将正类预测为正类 FN-将正类预测为负类 FP-将负类预测位正类 TN-将负类预测位负类   1)正确率/准确率(accuracy)   正确率是我们最常见的评价指标,accuracy = (TP+TN)/(P+N),这个很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好; 2)错误率(error rat

准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AU

对于二分类问题,机器预测的和实际的还是会有所偏差,所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。 一、TP、TN、FP、FN概念 首先有关TP、TN、FP、FN的概念。大体来看,TP与TN都是分对了情况,TP是正类,TN是负类。则推断出,FP是把错的分成了对的,而FN则是把对的分成了错的。(我的记忆

整理分类评价指标【TPR、TNR、pre、F1、混淆矩阵】

特异度(specificity)与灵敏度(sensitivity) https://www.jianshu.com/p/7919ef304b19       查全率(Recall),查准率(Precision),灵敏性(Sensitivity),特异性(Specificity),F1,PR曲线,ROC,AUC的应用场景 https://www.e-learn.cn/content/qita/2520407 (具体其他指标见网址,这里直拿出recall,pre,sen,sp

干货|感知机更新算法正确性的直观理解

这里我们就用一个例子,本来该点应该分为正类,错分为负类,进行更新后,直观上算法的正确性判断。 首先当我们感知机算法更新到某一点的时候,假如原来A点的正确类别是正类,y=1,算法将它判断为负类,判断为-1,如下所示:我们能够看到此时更新到了左下角的红色正方框,此时是将它分错了,假设它为正类y=