评测百万分之一时的精度指标

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最新推荐文章于 2025-06-24 21:11:46 发布
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《深入浅出OCR》前言知识（一）：机器学习最新全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
08-24 6514
经过几个月的精心筹备，本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，**对标最全OCR教程**，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。面向对象：本篇前言知识主要介绍机器学习，方便小白或AI爱好者学习基础知识。
没有GPU Poor，只有卷得不够多：DeepSeek-V3的横空出世，用一组惊人的数据完美诠释了
AI天才研究院
01-02 1579
打个比方，如果把注意力机制比作图书检索系统，传统方法相当于为每本书都建立完整的索引卡片（Key）和内容摘要（Value），而DeepSeek的方法则像是建立了一个智能的分类系统，不记具体信息，而是记一个简单的"标签"(压缩的Key/Value)，需要时再从标签还原出详细信息。在推理阶段，MTP的优势更加明显。大部分数据传输时间被"隐藏"在了计算过程中，就像在无缝衔接的装配线上，零件的运送时间对整体生产效率几乎没有影响。这种严格的数据清洗流程不仅提高了训练数据的质量，也为模型的最终表现奠定了良好基础。
目标检测精度评价指标
weixin_40671801的博客
09-13 6797
在目标检测领域中，存在着很多精度评价指标，需要根据应用场景自主的选择更合适的评价指标。 有人举过一些很典型的例子： 倘若某人声称创建了一个能够识别登上飞机的恐怖分子的模型，并且准确率（accuracy）高达 99%。你相信吗？假如这么一个模型：将从美国机场起飞的所有乘客均标注为非恐怖分子。已知美国全年平均有 8 亿人次的乘客，并且在 2000-2017 年间共发现了 19 名恐怖分子，这个模型达到了接近完美的准确率——99.99%。但是这个模型并不会是我们...
常用精度评价指标（evaluation factors）---持续更新中
TTXS_RS的博客
10-29 5552
常用精度评价指标遇到什么写什么，有错误可以在评论中指出，非常感谢背景精度--precision准确率--accuracy召回率--recallF-Score & F1-Score特异度--specificity 遇到什么写什么，有错误可以在评论中指出，非常感谢 现在，本文包括精度、召回率、灵敏度、recall、F-Score和F1-Score 由于现在还不需要，所以没有给出每个指标的数学含义，后续会有补充 背景 类别 英文缩写 含义 真阳性 TP 标签为目标且分为目标 真阴性 T
深度学习、遥感领域常用精度评价指标盘点
小E博客
11-14 1万+
最近几年，以深度学习技术为代表的新型前沿技术在图像处理领域，取得了巨大的成功，从图像处理到场景理解，从图像分类到图像实时分割，深度学习无处不在。在遥感领域，深度学习技术更是火热。 本篇博文就对常用的深度学习精度评价指标进行总结梳理，旨在为模型算法的精度评价指标选取提供一个参考。 1、精确率、召回率和F1 精确率（Precision），又可以称为正确率，主要是指识别出来的目标有多少是识别准确的，衡量的是识别结果的正确率； 召回率（Recall），又可以成为查全率，主要是指所有正确的目标有多少被识别出来
深度学习指标：准确率acc，精确率precision，召回率recall，f1-score的通俗解释
qq_33328642的博客
11-04 2万+
TP: 将正类预测为正类数 FN: 将正类预测为负类数 FP: 将负类预测为正类数 TN: 将负类预测为负类数 准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 精确率(precision) = TP/(TP+FP) 召回率(recall) = TP/(TP+FN) f-score = 精确率 * 召回率 * 2 / (精确率 + 召回率) 举个例子 最近正好做 男女儿童的分类，举个具体的例子解释一下： 假设 儿童5w, 识别成儿童的有4w， 识别成other
详解准确率acc、精确率p、准确率acc、F1 score
Sukey666666的博客
02-09 8485
准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 Score
AI大语言模型评测体系演进与未来展望
七刀的专栏
05-19 1536
近年来，大语言模型（LLMs）的评测体系经历了从单一任务评估到多维度、全链路能力剖析的深刻变革。2025年行业报告显示，评测框架已扩展至数据、信息、知识、智慧、意图五大维度，覆盖感知处理、推理决策、意图调整等全生命周期。例如，《全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评报告》通过结构化评估揭示了模型在语义一致性维护和信息提取效率等方面的差异化表现。评测方法也在不断创新，如北京大学提出的CUGE基准通过整合18个NLP任务，首次实现了对汉语模型理解与生成能力的交叉验证。 然而，现有评测体系仍面临挑战
关于高精度和链表的详细讲解（从属于GESP五级）
最新发布
墨宸的博客
06-24 1111
•定义“高精度整数”指不受 C++ 原生整型 (intlong long) 位宽限制，而用数组模拟任意位数的大整数。•必要性64 位long long仅能保存到 9 × 10¹⁸。• 2023-12 单选 11 要填写“高精度加法”代码行，默认操作数可达上百位；• 2025-03 单选 15 要补全“高精度乘法”进位处理，测试数据位长同样远超原生类型；• 2024-09 单选 14 直接考察高精度四则运算复杂度与实现要点。• 在组合数、阶乘、超长斐波那契 等场景里也必须使用高精度。
大模型知识检索RAG业务实践实践(技术详解篇)
丨汀、的博客
08-31 3990
大模型知识检索RAG业务实践实践(技术详解篇)
精度评定指标
08-24 1946
在进行分类后，常常涉及到一些评定精度的指标，如下： （1）点云建筑物分类中的指标： 完整性Completness CP，其和召回率计算公式一致 正确性Correctness CR，其和精度计算公式一致 质量 Qulity Q: F1得分 F1: 其中TP、FN、CR、FP的定义： TP是本来就有，并且被探测出来； FN是本来就有但是没有探测出（遗漏掉）； FP是本来没有但是被探测出（错分） 参考文献： [1] A Building Detec...
定位的准确度与精度指标定义——RMS,CEP,Sigma
坚持
02-23 3万+
GNSS定位准确度: 指的是是否与事实一致，“正确性”或者“准确度”。英文accuracy。 GNSS定位精度:  指的是所得数值与真实值之间的精确程度，“精确度”。英文precision。   GNSS定位精度单位CEP、RMS、2D RMS   在GNSS产品中厂家提供这么几个精度参数：CEP、RMS，下面将详细介绍一下这几个精度参数的意义：  CEP和RMS是G
分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别
weixin_34392843的博客
10-11 6880
http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html 一、引言 　　分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy...
分类精度评价指标
weixin_33893473的博客
12-09 2680
     True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) True Negative TN 准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision) = TP/(TP+FP) 召回率(recall) = TP/(TP+FN)  1. 查准率(prec...
机器学习评价指标（ACC,P,R,F1,AUC等）
huipingx的博客
12-15 4万+
分类 TP：正例预测正确的个数 FP：负例预测错误的个数 TN：负例预测正确的个数 FN：正例预测错误的个数 准确率（accuracy） 精确率（precision） 描述的是在所有预测出来的正例中有多少是真的正例 准确率与精确率的区别： 在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点...
模型评价(AUC，ROC曲线，ACC, 敏感性， 特异性，精确度，召回率，PPV, NPV, F1)
sunflower_sara的机器学习园地
07-26 7万+
  目录 混淆矩阵 精确率 / precision / PPV / 查准率 召回率 / Recall / True positive rate / TPR / 灵敏度 /  敏感性 / sensitive/ 查全率 ROC曲线 AUC(Area under the ROC curve) cut-off点 计算步骤如下： 参考文献：   混淆矩阵 混淆矩阵包含四部分的...
python + sklearn ︱分类效果评估——acc、recall、F1、ROC、回归、距离
热门推荐
素质云笔记
07-16 8万+
之前提到过聚类之后，聚类质量的评价： 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标（兰德系数、互信息、轮廓系数） R语言相关分类效果评估： R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）.一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告1、准确率第一种方式：accuracy_score# 准确率 import numpy as np from skl
分类精度评价
Suan2014的博客
09-20 2万+
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_95f4ca670102v9rs.html 易康Developer软件中提供的【Error Matrix based on TTA MASK】和【Error Matrix based on Samples】两种精度评价方式，前者是一种基于像素的精度评价，通常情况是将验证样本的点文件或面文件以矢量专题数据的形式导入后转化为评价
准度和精度
audi2的专栏
10-31 3716
准度accuracy：测量值与真实值偏差的程度 精度precision：多个测量值之间一致的程度 以温度测量为例，假设存在一个恒温的环境（不受测量设备和测量者的干扰），真实温度是38度 第一台设备的测量读数为：36.12   36.15  36.10  36.13 我们说，这台设备的准度accuracy不高（误差都有2度了）， 精度precision很高（都是36.1X，很一致） 第二台
ComPDFKit V3.0深度评测：AI驱动的PDF转Word革新
首先，从标题“ComPDFKit V3.0评测[可运行源码]”可以看出，这不仅是一次功能性的评测报告，更提供了可供开发者直接编译和调试的完整源代码工程（对应子文件名为 uqRuHbdUWF6vVq63m7Yq-master-... 的 Git 仓库快照）...
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