【从逻辑回归到CNN】模型评估指标（手写）

原创 已于 2022-03-10 18:25:59 修改 · 1.2k 阅读 · 3 ·
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#机器学习 #深度学习 #模型评估指标

于 2022-03-08 18:02:53 首次发布
本文深入探讨了模型评估中的关键指标，包括训练集、验证集和测试集的使用，以及正确率、查准率、查全率、F1分数、P-R曲线和ROC曲线的计算与理解。同时，AUC作为衡量分类性能的重要指标也在文中进行了阐述，旨在帮助读者全面掌握模型性能的评估方法。

模型评估指标，本文解释以下内容：

  1. 训练集、验证集、测试集
  2. 模型评价指标：正确率、查准率、查全率、F1、P-R曲线、ROC曲线、AUC 

回归算法的评估指标
qq_40379132的博客
08-11 7823
回归算法：对历史数据进行拟合，形成拟合方程。接下来使用该方程对新数据进行预测。下图中红线表示的是一元数据的拟合方程，如果数据是二元数据，那么它的拟合方程就是一个拟合平面，对于更高维的数据，它的拟合方程将更加复杂。​对于回归算法，我们评价它的好坏，就是看它的预测结果与我们的真实结果的差异大小。在回归算法中，我们最常用的四种评估指标分别是：平均绝对值误差，均方误差，均方根误差，可决系数。..................
【人工智能-初级】第4章 用Python实现逻辑回归：从数据到模型
若北辰
10-17 1484
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种常用的分类算法，主要用于解决二分类和多分类问题。尽管名字里有“回归”，逻辑回归实际上是一种分类算法，而不是回归算法。逻辑回归的基本思想是通过线性模型来计算概率，并使用这个概率来进行分类。它特别适用于那些目标变量是离散值（例如0或1，代表不同类别）的任务。在医疗诊断、信用风险评估和广告点击预测等领域，逻辑回归都得到了广泛应用。逻辑回归是一种非常实用的分类算法，特别适用于二分类问题。它通过使用sigmoid。
PytorchCNN项目搭建 7--- 深度学习模型评估指标 Accuracy，Precision，Recall，ROC曲线
AIChemist
02-21 6022
@toc 参考文献 深度学习模型评估指标
卷积神经网络评价指标
disciplining的博客
10-25 2031
1. 性能评估：评价指标提供了一种量化的方式来衡量CNN模型的性能。通过这些指标，我们可以，比如图像分类、目标检测或图像分割等。2. 模型比较：不同的模型架构或训练策略可能会产生不同的性能结果。评价指标允许我们在同一标准下，从而选择最适合特定任务的模型。3. 超参数调优：在模型训练过程中，评价指标可以帮助我们。例如，通过调整学习率、批量大小、网络深度等超参数，我们可以观察到评价指标的变化，从而找到最优的模型配置。4. 模型选择：在有多个预训练模型可供选择时，评价指标可以帮助我们我们的特定任务。
cnn指标
m0_52168897的博客
02-16 1336
比如对于二分类的前背景分割，那么IoU=(真实前景像素面积∩预测前景像素面积)/(真实前景像素面积∪预测前景像素面积)，这一个指标，通常比直接计算每一个像素的分类正确概率要低，也对错误分类更加敏感。随机挑选一个正样本以及一个负样本，AUC表征的就是有多大的概率，分类器会对正样本给出的预测值高于负样本，当然前提是正样本的预测值的确应该高于负样本。类别之间相互误分的情况，其中第i行第j列，表示第i类目标被分类为第j类的概率，可以知道，越好的分类器对角线上的值更大，其他地方应该越小。5.roc AUC指标。
faster r-cnn中评价检测算法中的指标
热门推荐
zllljf的博客
12-23 1万+
小鱼在用faster r-cnn进行目标检测时，必不可少要对结果进行评价，业界统一的评价检测指标是看RP曲线和AUC的值。看了很多网上别人写的归纳，这里做一个统一，也是怕自己忘记，又要去翻天覆地的搜索。 为方便理解，不被绕晕，先举一批数据例子和一张说明图： 某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。 说明图：
模式识别、机器学习、深度学习 KNN算法、SVM、逻辑回归、CNN、模型评估 KNN分类实现、手写数字识别、算法性能对比 帮助学习者掌握KNN在MNIST中的应用，比较算法性能，为研究优化模型提供参考
12-08
本资源提供基于KNN算法对MNIST手写数字数据集分类的完整代码及模型文件，并对比了SVM、逻辑回归、CNN等分类算法的性能差异。包含模型运行结果（如分类报告、混淆矩阵）及相关图像，便于直观分析算法表现，为学习与...
基于逻辑回归和神经网络识别手写数字（从0到9）附Matlab代码.rar
02-21
而附赠的案例数据则为用户省去了收集和预处理数据的时间，用户可以直接运行Matlab程序，体验机器学习模型从数据准备到模型训练、测试和评估的整个流程。 通过本压缩包中的Matlab代码，学习者不仅可以掌握手写数字...
逻辑回归手写体识别方法与性能分析
在本资源中，我们将探讨如何利用逻辑回归模型进行手写体识别。逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的监督学习算法，它通过估计概率来预测样本属于某一类别的可能性。由于手写体识别本质上是一个多类分类问题，逻辑回归...
逻辑回归与神经网络在手写数字识别中的应用及正则化技术
逻辑回归模型通过使用sigmoid函数将线性回归模型的输出压缩到（0,1）区间内，用以表示数据属于某一类别的概率。它使用极大似然估计方法来估计模型参数。 逻辑回归可以被看作是单层神经网络，因此它与其他更复杂的...
标准CNN（卷积神经网络）
11-17
卷积神经网络CNN是深度学习的一个重要组成部分，由于其优异的学习性能（尤其是对图片的识别）。近年来研究异常火爆，出现了很多模型LeNet、Alex net、ZF net等等。由于大多高校在校生使用matlab比较多，而网上的教程代码基本都基于caffe框架或者python，对于新入门的同学来说甚是煎熬，所以本代码采用matlab结合MNIst手写数据库完成对手写数字的识别。本人水平有限，如有纰漏，还望各路大神，帮忙指正。
Tensorflow&CNN：验证集预测与模型评价
sc2079的博客
05-23 9417
版权声明：本文为博主原创文章，转载 请注明出处：https://blog.youkuaiyun.com/sc2079/article/details/83153693 - 写在前面 　　本科毕业设计终于告一段落了。特写博客记录做毕业设计（路面裂纹识别）期间的踩过的坑和收获。希望对你有用。 　　本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能。主要有几点：验证集预测、多分类混淆矩阵、多分类评价指标、预测结果...
基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络CNN-BILSTM的Adaboost回归预测，CNN-BILSTM-Adaboost回归预测，多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMS
机器学习-深度学习
07-29 208
基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络CNN-BILSTM的Adaboost回归预测，CNN-BILSTM-Adaboost回归预测，多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
1DCNN实现回归预测-python
weixin_44719615的博客
05-06 1122
【代码】1DCNN。
【图像分类】【深度学习】图像分类评价指标
最新发布
yangyu0515的博客
04-11 1136
【图像分类】【深度学习】图像分类评价指标
卷积神经网络 图像处理,卷积神经网络图片识别
super67269的博客
08-12 2740
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...
深度学习多标签分类的评判指标
weixin_44886683的博客
09-12 1481
很多小伙伴发愁深度学习多标签分类的评判指标，觉得用每个部位的预测平均准确率实在是不合理，我写了一个比较全面的评判指标的函数供大家参考~ 具体含义可以看sklearn的文档~ def deep_model(feature_dim,label_dim): from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() print("create model. fea
CNN图像分类综合设计指南
link的博客
05-09 3500
机器学习模型性能评估（二）：P-R曲线和ROC曲线
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11-09 4897
上文简要介绍了机器学习模型性能评估的四种方法以及应用场景，并详细介绍了错误率与精度的性能评估方法。本文承接上文，继续介绍模型性能评估方法：P-R曲线和ROC曲线。 2.2 查准率、查全率与F1 错误率和精度虽然常用，但是不能满足特定的任务的需求。以西...
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