深度学习中的评判指标

最新推荐文章于 2025-02-21 15:45:32 发布
最新推荐文章于 2025-02-21 15:45:32 发布
阅读量734 收藏
点赞数 1
分类专栏： 深度学习-方法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37827994/article/details/90710731
版权
本文介绍了深度学习中的评判指标，包括准确率，即分类器正确分类样本数与总样本数之比；还有误报、漏报、真正样本、真负样本的概念；精确率是正确被检索的占实际被检索到的比例；召回率是正确被检索的占应该检索到的比例；F1值是精确值和召回率的调和均值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度学习中的评判指标

  1. 准确率(accuracy）: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。准确率就是找得对。
  2. False Positive：从字面上来看就是说，一个东西是被查出来了，但这是错误的(false)。即把合法的判断成非法的，译为“误报”。
  3. False Negative：从字面上来看就是说，一个东西是没有被查出来的，但这是错误的(false)。即把非法的判断成合法，译为“漏报”。
  4. True Positive：真的正样本
  5. True Negative：真的负样本
    在这里插入图片描述
  6. 精确率(precision)：所有"正确被检索的(Ture Positive)"占所有"实际被检索到的(Ture Positive+False Positive)"的比例.
  7. 召回率(recall)：所有"正确被检索的(Ture Positive)"占所有"应该检索到的(Ture Positive+False Negative)"的比例。召回率就是找得全。
  8. F1值：精确值和召回率的调和均值
从零实现深度学习框架——衡量算法的基本指标
日积月累，天道酬勤
09-26 1036
从混淆矩阵到ROC曲线。
提高深度学习分类模型准确率方法
cumtchw
06-23 7862
1.增加数据，数据越多越好，深度学习，数据为王。 2.检查数据，有些数据一张图片却包含另一类的对象，比如猫狗分类，一张图片里面既包含狗，又包含猫。所以最好是把所有的数据过一遍，把不太好的数据删除掉。 3.数据shuflle，prototxt已经shuffle了，但是还可以用脚本把txt文件给弄乱。 4.数据增强，就是旋转，光线。 5.调节学习率。 6.迁移学习，网上找一个类似的网络进行学...
深度学习评判指标
qq_44177768的博客
10-11 833
目标检测评价指标学习
如果你是面试官，如何判断一个面试者的深度学习水平？
datayx的文章
05-11 860
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx大多数人对深度学习也有过一定的积累，大部分主流的深度模型基本都能实...
深度学习常用参数&评估指标详细汇总
最新发布
bkirito的博客
02-21 3775
对深度学习中常用的一些训练参数和评估指标和相应的原理进行简单梳理与汇总
深度学习训练和测试代码的判断方法
zffustb的博客
07-11 1004
如果有错误，欢迎指正。 如果自己要判断一段深度学习代码是训练代码还是测试代码，但是自己不太了解这个深度学习框架（如：TensorFlow、PyTorch），那么自己可以使用下面的方法判断这段代码是训练代码还是测试代码： 看这段代码是否引用了包含优化器的代码（一般通过搜索optim即可粗略判断），如果包含的话，这段代码就是训练代码，否则是测试代码。 ...
关于深度学习的评价指标的概念与理解
华青水上的博客
01-04 3322
在深度学习中我们经常会遇到一下评价指标，但是有时候却又很模糊，不能彻底的理解其中的含义与作用，下面就常用的几个评价指标作一些阐述与理解。 我们常见的评价指标大概有下面的几种：混淆矩阵 （Confusion Matrix），准确率 （Accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall），平均精确度（AP），平均精度均值 mean Average...
深度学习中评估指标：准确率Accuracy、召回率Recall、精确率Precision、特异度（真阴性率）和误报率、灵敏度（真阳性率）和漏报率、F1、PR、ROC、AUC、Dice系数、IOU
Gatekeeper的博客
01-18 1万+
预测 1 0 实际情况 1 真阳性(TP) 假阴性(FN) ...
深度学习分类任务常用评估指标——总结（重点）
Fighting Hua
09-18 1834
一、分类模型指标 1 准确率和错误率（该指标评价的前提样本分布平衡） 准确率和错误率既可用于二分类也可用于多分类： 下述公式是准确率、错误率针对二分类情况时候的计算公式 1.1 准确率（该指标评价的前提样本分布平衡） 针对 所有类别 ，计算acc，其计算公式如下： 理解： 在样本（测试集）中所有预测正确的类别个数 与 所有样本的比值，它是针对所有的类别计算的。 精确率和准确率是比较容易混淆的两个评估指标，两者是有区别的。精确率是一个二分类指标，而准确率能应用于多分类，其计算公式为（对分类）： 1.2 错
深度学习 | (5) 2分类、多分类问题评价指标以及在sklearn中的使用
sdu_hao的博客
12-14 1万+
目录 1. 二分类评价指标 2. 多分类评价指标 3. 总结 1. 二分类评价指标 常用的二分类评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC、ROC、P-R曲线、MCC等 混淆矩阵 2分类问题的混淆矩阵是2*2的，通常以关注的类为正类，另一个类为负类，分类器在数据集上的预测或者正确或者不正确，我们有4种情况： 1）TP:True Positive，实际为正类并预测为正...
基于深度学习的机器人应用研究.pdf
08-14
聊天机器人的深度学习过程模拟人类聊天，通过机器人对话交流来提升聊天的有效性和准确性，评价决策过程涉及多个指标，其中奖励函数是核心，用来评判对话质量和系统调整。 深度学习技术在机器人场景识别中的应用，...
如何科学地评估和评判深度学习模型？
Cecilia
10-22 2218
最近在考虑要发Paper，在模型的性能比较中，除了采用Precision/Recall的比较之外，为了进一步验证论文中的选择是存在可证明性的，因此考虑了使用F-test对多种模型算法进行统计显著性检验。 常见的模型评估与方法 误分率(misclassification rate)，即准确度。 精确率(precision)和召回率(recall) 计算F1 ROC曲线，ROC_AUC k-fold...
学习率对神经网络迭代次数和准确率的影响以及近似的数学表达式-实验数据
01-25
2019年1月25日学习率对神经网络迭代次数和准确率的影响以及近似的数学表达式-实验数据
深度学习--TensorFlow（5）BP神经网络（混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值）
great_yzl的博客
10-09 6094
目录 一、混淆矩阵 二、准确率 三、召回率 四、精确率 五、综合评估指标 -- F值 一、混淆矩阵 也程误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。在机器学习领域，混淆矩阵又称为可能性表格或者是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法的效果。 后面准确率、召回率、精确率、F值的讲解，都以该例子进行计算： 二、准确率 准确率：识别成功的概率。 公式： 准确率比较好理解，难的是后面的召回率和精确率的理解。 ...
深度学习各指标计算（Jaccard,Dice,Sensitive,Specificity,PPv,NPV，Accuracy）
qianqian_aa的博客
07-04 4083
深度学习各指标计算（Jaccard,Dice,Sensitive,Specificity,PPv,NPV，Accuracy）
深度学习时，训练集的精度与测试集精度之间的关系
chumingqian的博客
09-01 2万+
当训练集和测试集两个loss　之间的有较大的差距时，　定义为高方差；
神经网络准确率计算公式,神经网络的参数计算
super339的博客
08-19 3059
其实神经网络的准确率的标准是自己定义的。我把你的例子赋予某种意义讲解：1，期望输出[1001]，每个元素代表一个属性是否存在。像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。2，你的神经网络输出必定不可能全部都是输出只有0,1的输出。绝大部分是像[0.99680.00000.00010.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个元素大于一定的值，例如0.7，我们就认为这个元素是1，即是有某种炎。否则为0，所以你的[0.99680.00000.00010.9970]可以看成
机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线
热门推荐
小太阳~
04-26 30万+
以下第一部分内容转载自：机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)是怎么一回事摘要：数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言：在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召
异常检测|深度学习（李宏毅）（二十一）
weixin_42431920的博客
02-23 3869
一、概述 什么是异常检测 异常检测（Anomaly Detection）的目的是要让机器“知道它不知道”。具体的，对于给定的训练数据{x1,x2,⋯ ,xN}\left \{x^{1},x^{2},\cdots ,x^{N}\right \}{x1,x2,⋯,xN}，我们希望训练一个Anomaly Detector来检测输入xxx是不是与训练数据时相似的，对于不相似的数据就要判定其为anomaly： 对于相似度的判定，不同的方法有不同的方式。异常（anomaly）还有很多别名，比如outlier、no
深度学习损失，评价指标不变化
01-14
### 深度学习训练过程中损失和评估指标不更新的原因分析 当遇到深度学习模型在训练期间损失函数和评估指标不再更新的情况时，这可能是由于多种因素引起的。以下是可能原因及其对应的解决方案： #### 1. 学习率设置...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值