评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。 1、准确率 （A ...
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2018-05-22 14:44:53
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https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396 转： 原文地址：Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost by Aarshay Jain 原文翻译与校对：@MOLLY && 寒小 ...
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2018-05-10 19:59:09
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一、分类 1、精确率 被识别成正类的，有多少是真正的正类。 2、召回率 真正的正类，有多少等被找出来（召回）。 3、准确率 被分类样本总数中，有多少是正确分类的。 4、F1 5、平均精确率（AP）average precision Precision-recall曲线以下面积 6、AUC（area ...
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2018-05-04 15:23:35
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turtle Python自带了一个turtle库，就像名字turtle说的那样，你可以创建一个turtle，然后这个turtle可以前进，后退，左转，这个turtle有一条尾巴，能够放下和抬起，当尾巴放下的时候，turtle走过的地方就留下了痕迹，也就是这只画笔的原理。 下面的表格是基本的一些tu ...
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2018-04-30 19:55:27
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ROC曲线： roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 ROC曲线的横轴： 负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specifi ...
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2018-04-17 17:03:09
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训练Embedding的时候，程序里面发现了AUC，因此处正样本始终只有一个（参考 "上一篇" ）为了克服样本不平衡带来的metric指示出现不能反应模型真实能力的问题（比如acc中，模型全偏向比重大的标签），需要AUC进行判别。以前试过几次，过段时间就忘了，希望这次理解深刻些。 关于理解 先附上链 ...
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2018-04-03 17:36:33
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http://coderschool.cn/1853.htmlCentOS7.4下载地址：64位 http://mirrors.sohu.com/centos/7.4.1708/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso或者 http://mirrors.163 ...
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2018-04-01 20:51:21
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一、前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的，本文就相关指标做一个总结。 二、具体 1、混淆矩阵 混淆矩阵如图： 相关公式： 公式解释： fp_rate： tp_rate: recall:（召回率） 值越大越好 presssion:（准确率） TP:本来是正例，通过模型预测出来是正列 TP ...
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2018-03-27 12:36:15
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在net core webapi用swaagger 报错记录，截图如下 解决办法，出现这种是因为我的controller里面的有一个方法确缺少了HttpGet attribute就是auction上面少了(hettpget,httpdelete)属性，加上就OK了 ...
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2018-03-27 12:23:29
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