07 评价分类结果

最新推荐文章于 2025-06-09 17:54:28 发布
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07 评价分类结果

7-1 准确度的陷阱和混淆矩阵

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7-2 精准率和召回率

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7-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率

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7-4 F1 Score

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7-5 精准率和召回率的平衡

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7-6 精准率-召回率曲线

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7-7 ROC 曲线

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7-8 多分类问题中的混淆矩阵

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[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类对比实验）
杨秀璋的专栏
07-09 2万+
分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，再用该目标函数预测新数据集的未知属性。本章主要讲述分类算法基础概念，并结合决策树、KNN、SVM分类算法案例分析各类数据集，从而让读者学会使用Python分类算法分析自己的数据集，研究自己领域的知识，从而创造价值。 19.1 分类 19.1.1 分类模型 与前面讲述的聚类模型类似
geemap学习笔记 07 geemap 监督分类案例
qq_35776031的博客
05-08 3505
文章目录前言一、监督分类介绍1. 定义2. 监督分类方法二、geemap中监督分类的详细步骤1. 加载地图底图2. 加载研究区影像数据3. 创建训练样本4. 分类器训练5. 影像监督分类6. 分类结果颜色修改7. 添加图例和可视化展示8. 分类结果导出总结 前言 本节以一个具体遥感影像处理的案例——基于遥感影像的监督分类，介绍一下使用Earth Engine对遥感影像进行监督分类的具体操作流程。 一、监督分类介绍 1. 定义 监督分类：监督分类是遥感图像分类的一种，即用被确认类别的样本像元去识别其他未知
分类模型评价指标说明
u014611178的博客
10-23 1292
分类模型评价指标说明 分类涉及到的指标特别容易搞混，不是这个率就是那个率，最后都分不清谁是谁，这份文档就是为此给大家梳理一下。 文章目录分类模型评价指标说明混淆矩阵例子混淆矩阵定义混淆矩阵代码正确率真阳率和假阳率真阳率假阳率真阳率和假阳率的公式比较ROC/AUC例子阈值对TPR和FPR的影响ROC曲线ROC曲线的用处AUC精准率和召回率精准率召回率两者公式比较精准率和召回率的关系阈值对精准率和召回率的影响P-R曲线P-R曲线的用处AP原始计算方式其他计算方式F1分数Matthews相关系数 混淆矩阵 混淆矩
geemap学习笔记 08 geemap 监督分类结果的精度验证案例
qq_35776031的博客
05-14 5932
文章目录前言一、分类精度评价二、监督分类结果的精度验证1. 混淆矩阵2. 总体精度3. Kappa 系数4. 生产者精度5. 用户精度总结 前言 要评估分类器的准确性，可以使用ConfusionMatrix。**sample()方法从输入数据生成两个随机样本:一个用于训练，另一个用于验证。训练样本用于训练分类器。从classifier.confusionMatrix()**中可以得到训练数据的替换精度。为了获得验证的准确性，需要对验证数据进行分类。这将向验证FeatureCollection添加一个分类属
评价函数_干货 | 打分函数分类及评价
weixin_31938727的博客
01-13 2506
背景打分函数广泛应用于基于结构的计算辅助药物设计，其通过定量化评估药-靶的相互作用为药物研发中的药效评估提供理论依据[1-5]，提高活性化合物甄别的效率。定量评估药物与靶标蛋白的相互作用通常分为两步，一步是对接处理(docking process)，主要指构象搜索，找出潜在的binding pose；另一步是打分处理(scoring process)，通常指打分，预测药-靶结合力。大部分...
机器学习分类问题评价标准
wj5rnj78的博客
05-20 1392
转自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了，但是一紧张大脑一片空白全忘了，导致回答的很差。 我在之前的...
猫十二分类
lmx1458070445的博客
01-08 7852
猫十二分类试题说明任务描述数据说明提交答案项目日志绪论课题背景问题重述工具选择与前置条件工具选择PaddleClasPaddleX安装PaddleX导入相关包数据分析与处理数据导入图片模式检验&修复数据可视化样本平衡问题检验数据增强模型构建模型概述（ResNet）PaddleClas训练模型全局配置相关参数优化器相关参数生成ImageNet[3] 数据集划分[4] 定义数据增强、装载数据集装载数据集配置 ResNet 模型并训练训练技巧与参数选择调优策略优化器&学习率选择batch_size
机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS
博观约取，厚积薄发
11-22 4495
ROC曲线是由 FPR 与 TPR 构成的曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域，用于区分信号与噪声。后来人们将其用于评价模型的预测能力。与 P-R 曲线类似，通过设定不同的模型参数，模型的预测结果会对应不同 TPR 与 FPR。将不同的（FPR，TPR）构成的点绘制成曲线，就得到了 ROC 曲线。
二分类模型评价指标-Python实现
此心安处是吾乡
07-16 1万+
  Sklearn的metrics模块下有多个计算模型评价指标的函数，本文只介绍二分类的指标函数。 1.准确率 1.1参数说明 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)   解释 参数 y_true 真实的label，一维数组...
yolov5 训练结果解析
热门推荐
m0_54111890的博客
03-08 3万+
yolov5 训练结果解析 在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图： 一：weights 包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型） 二：confusion 1：混淆矩阵： ①：混淆矩阵是对分类问题的预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，这是混淆矩阵的关键所在。混淆矩阵显示了分类模型的在进行预测时会对哪一部分产生混淆。它不仅可以让我们了解分类模型所犯的错误，更重要的是可以了解哪些错.
python图像分类_基于Python的KNN遥感图像分类
weixin_39689297的博客
01-24 1726
引言最邻近方法(KNN)是一种可用于回归与分类问题的方法，其核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。与其他参数相比，无论是分类还是预测，K值对于KNN结果精度的影响比较大，现有的KNN算法多是针对RGB图像进行分类，所以分类得...
RF-YX-ZY-05-F07 销售代理服务供方履约评价表(1).zip
02-01
6. **改进计划**：针对评价结果，制定针对销售代理的改进措施，以提升其绩效和服务质量。 7. **评价标准与权重**：每个评估项都有对应的评分标准和权重，确保评价的公正性和全面性。 8. **评价周期**：评价表可能...
长沙专版2020中考英语复习方案分类默写07人际关系与情感试题
09-09
在学习和生活中，"想象"（imagine）和"期望"（hope for）有助于创造和设定目标，而"运气"（luck）则影响着结果。"评价"（evaluate）和"决定"（judgement）则涉及对事物的判断和分析。 以上内容是长沙2020中考英语...
【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】
06-06 321
摘要：针对图标点选识别需求，本文提出采用YOLOX目标检测模型的解决方案。首先需将图标按类别分类存放（如banner、apple等目录），通过Python脚本转换为YOLOX所需格式，包括生成标注文件和划分训练/验证集。重点配置数据路径、类别数和输入尺寸，并调整数据加载逻辑。该方法支持将整图作为分类单元，若需精准定位则需补充边界框标注。最后提供训练命令示例，强调输入尺寸适配和损失函数调整等关键注意事项。该方案有效简化了多图标识别流程，适用于图像分类和目标检测场景。
「基于连续小波变换（CWT）和卷积神经网络（CNN）的心律失常分类算法——ECG信号处理-第十五课」2025年6月6日
刘小小_算法工程师的博客
06-06 846
本文档提出了一种结合小波变换和 CNN 的心律失常分类方法，旨在充分发挥小波变换在信号时频分析方面的优势以及 CNN 在处理二维图像数据方面的强大能力，实现对心律失常信号的高效、准确分类。
7种分类数据编码技术详解：从原理到实战
最新发布
Tadas的专栏
06-09 664
在数据分析和机器学习领域，分类数据（Categorical Data）的处理是一个基础但至关重要的环节。分类数据指的是由有限数量的离散值组成的数据类型，如性别（男/女）、颜色（红/绿/蓝）或产品类别（电子产品/服装/食品）等。由于大多数机器学习算法只能处理数值型数据，因此我们需要将分类数据转换为数值形式，这一过程称为“编码”。
MLP实战二：MLP 实现图像数字多分类
山顶听风的博客
06-05 530
1、通过 mlp 模型，实现了基于图像数据的数字自动识别分类；2、完成了图像的数字化处理与可视化；3、对 mlp 模型的输入、输出数据格式有了更深的认识，完成了数据预处理与格式转换；4、建立了结构更为复杂的 mlp 模型5、mnist 数据集地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
Kaggle-Predicting Optimal Fertilizers-(多分类+xgboost+同一特征值多样性)
m0_52398496的博客
06-05 496
3.由于label是category类型，但是xgb不可以处理category类型，因此需要先编码，最后求出结果之后再解码。1.有数字型和类别型，类别不能随意换成数字，独热编码。cat可以直接处理category类型。1.catboost交叉验证、xgboost交叉验证。给出土壤的特性，预测出3种最佳的肥料。2.构造一些相关土壤特性特征。
从0开始学习R语言--Day18--分类变量关联性检验
Chef_Chen的博客
06-06 600
在平时的分析中，关于分类的问题不仅仅会出现在如何将数据分类，还会体现在要如何去挖掘不同分类指甲呢关系，今天我们来学习分类变量关联性检验的相关方法。
图像分类识别选择优化器
01-15
### 适合图像分类识别任务的优化器 对于图像分类识别任务，几种常见的优化器因其特性而广泛应用于不同的场景中： #### 1. Adam Optimizer Adam 是一种自适应估计方法，它结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，在处理稀疏梯度和非平稳目标方面表现出色。该优化器通过存储过去梯度平方的指数衰减平均数来调整学习率[^2]。 ```python from tensorflow.keras.optimizers import Adam optimizer = Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07) ``` #### 2. SGD (Stochastic Gradient Descent) 随机梯度下降是最基础也是最常用的优化算法之一。尽管简单，但在某些情况下仍然非常有效，尤其是在大规模数据集上。SGD 可以设置动量参数以加速收敛并帮助跳出局部最小值[^3]。 ```python from tensorflow.keras.optimizers import SGD optimizer = SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9) ``` #### 3. RMSprop RMSprop 是另一种有效的自适应学习率的方法，特别适用于具有高维度空间的问题。此方法能够有效地管理长期依赖关系，并且通常比标准的 Adagrad 更稳定[^4]。 ```python from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop optimizer = RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9) ``` #### 不同优化器效果对比及适用场景 - **Adam**: 推荐用于大多数情况下的默认选择，因为它几乎不需要手动调节超参数就能取得不错的结果；尤其当面对复杂的数据分布时表现良好。 - **SGD with Momentum**: 如果希望获得更精确解或是在特定领域内有经验指导，则可以考虑使用带有动量项的传统 SGD 方法。这种方法可能需要更多的时间去调试最佳的学习速率和其他参数组合。 - **RMSprop**: 当遇到过拟合问题或是想要更快地减少初始阶段的大步长更新时可以选择这个选项。此外，在 RNN 类型的任务中有较好的评价记录。
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