原文地址：https://www.jianshu.com/p/dbbfffd6a5e9 |预测（横）实际（纵）|+| | | | | | |+|tp|fn| | |fp|tn| + 准确率(Accuracy) $$accuracy=\frac{tp+tn}{tp+fp+tn+fn}$$ accura ...
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2019-05-03 18:04:59
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BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果。在处理文本分类问题时，即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型，也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中（如text-CNN等）。总之现在只要你的计算资源能满足，一般问题都可以用BER ...
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2019-01-31 18:19:05
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一：Precision, Recall, F-score信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate 注意统计学习方法中precesion称为精确率，而准确率为accuracy 是分类正确的样本除以总样本的个数。)，召回率也叫 ...
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2018-10-28 19:25:03
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轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP、True Positive 真阳性：预测为正，实际也为正 FP、False Positive 假阳性：预测为正，实际为负 FN、False Negati ...
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2018-10-19 00:00:25
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Precision Recall AP(Average Precision) 单纯用 precision 和 recall 都不科学，更科学的做法是把 PR曲线下的面积当做衡量尺度(这就是AP）。这里的 average，等于是对 precision 进行 取平均 。 连续PR曲线 离散PR点 MAP ...
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2018-09-29 14:32:06
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五、精准率和召回率的平衡 Precision-Recall 的平衡 六、精准率-召回率曲线 七、ROC曲线 Receiver Operation Characteristic Curve 描述 TPR 和 FPR 之间的关系 metrics.py 八、多分类问题中的混淆矩阵 我写的文章只是我自己对b ...
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2018-09-01 20:33:37
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ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣 。 ROC曲线一般的横轴是FPR，纵轴是FPR。AUC为曲线下面的面积，作为评估指标，AUC值越大，说明模型越好。如下图： Precisio ...
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2018-08-04 23:24:25
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def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=False): """ ap = voc_ap(rec, prec, [use_07_metric]) Compute VOC AP given precision and recall. If use_07_metric is... ...
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2018-07-06 15:46:54
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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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一般来说，召回率和查准率的关系如下：1、如果需要很高的置信度的话，查准率会很高，相应的召回率很低；2、如果需要避免假阴性的话，召回率会很高，查准率会很低。下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系。值得注意的是，没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的，要高查准率还是高召回率，取决于 ...
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2018-01-21 21:29:16
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