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RSS订阅转载 分类算法的评价指标
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）来评价分类算法。正确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震。一个不加思考的分类器，对每一个测试用例都将
2021-10-14 11:51:57
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转载 分类模型的评估方法-F分数(F-Score)
前面介绍了机器学习中分类模型的精确率(Precision)和召回率(Recall)评估指标。对于Precision和Recall，虽然从计算公式来看，并没有什么必然的相关性关系，但是，在大规模数据集合中，这2个指标往往是相互制约的。理想情况下做到两个指标都高当然最好，但一般情况下，Precision高，Recall就低，Recall高，Precision就低。所以在实际中常常需要根据具体情况做出取舍，例如一般的搜索情况，在保证召回率的条件下，尽量提升精确率。而像癌症检测、地震检测、金融欺诈等，则在保证精确率
2021-10-14 11:41:09
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原创 CE寻基址原理(个人笔记)
第一步：找到存储目标结构体在内存中首地址的指针的地址因为往往游戏中一个存储数据成员的结构体会非常大，所以会对结构体进行动态分配一般做法是定义一个全局指针变量存储结构体在内存中的首地址，因为是全局变量所以他的位置是固定的为什么？当一个程序被加载后，其映像地址被确定，比如说现在的windows，可执行文件的加载地址一般是 (我忘了好像是0040000H)。 然后全局变量就在相对于这个映像地址的...
2019-12-27 17:15:18
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空空如也
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