统计检验中的评估指标

最新推荐文章于 2024-12-23 11:18:31 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-23 11:18:31 发布 · 855 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

数据挖掘专栏收录该内容

2 篇文章

订阅专栏

博客介绍了True Positives(TP)、True Negatives(TN)、False Positives(FP)、False Negatives(FN)的含义，还提及准确性是分类性能标准指标，精度是TP与TP + FP的比例，召回率是TP与TP+FN的比率，以及结合精度和召回率的F值。

True Positives(TP) : The number of positive instances that were classified as positive.
True Negatives(TN) : The number of negative instances that were classified as negative.
False Positives(FP) : The number of negtive instances that were classified as positive.
False Negatives(FN) : The number of positive instances that were classified as negitve.

准确性是整体的分类性能的最标准的指标

The accuracy is the most stand metric to summarize the over 
all classification performance for all classes and it is 
defined as follows:

$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP+TN+FP+FN}$

精度（阳性预测值）是正确分类为阳性实例（TP）与分类为阳性实例总数（TP + FP）的比例

The precision, often referred as positive predictive value, 
is the ratio of correctly classified positive instances to 
the total number of instances classified as positive.

$Precision = \frac{TP}{TP + FP}$

召回率（真阳性）是正确分类的阳性实例（TP）与阳性实例总数（TP+FN）的比率

The recall, also called true positive rate is the ratio of correctly classified
positive instances to the total number of positive instances.

$Recall = \frac{TP}{TP + FN}$

F值：结合精度和召回率的一个值

The F-measure combines precision and recall in a single value.

$F-measure =2\cdot \frac{Precision\cdot recall}{Precision + recall}$

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

tailor_long

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

模型评估中的统计显著性检验

AI天才研究院

08-04

2405

模型评估中的统计显著性检验 1. 背景介绍 1.1 模型评估的重要性在机器学习和深度学习中,模型评估是一个至关重要的环节。它可以帮助我们评判模型的性能,发现模型的优缺点,进而优化和改进模型。然而,在实践中,我们经常会遇到这样的问题:如何判断两

第二十九章目标检测中的测试模型评价指标(车道线感知)

专注于人工智能学习，总结

11-08

2233

自动驾驶的一大前提是保证人的安全，故对人的检测是必须的。考虑到自动驾驶的场景需求，各类车辆、交通灯、交通标志以及其他路上高频出现的，对决策有影响的物体类别都应进行识别，例如摩托车、自行车等。在确定了数据集及检测类别后，测试指标对评估模型性能好坏有着至关重要的意义，目前已有大量相关研究。本文对在工程中选取的指标做出总结，并介绍了目前比较主流的各类评价指标。mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值AP: PR曲线下面积，后文会详细讲解。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

常用统计分析指标及检验方法

08-06

常用统计分析指标及检验方法，包括四分位数截距，变异系数，t检验，方差检验，F检验，卡方检验等。

效能评估指标体系构建

weixin_43213065的博客

03-08

8776

目录效能指标的选择效能指标的量化方法多指标综合评估指标权重确定方法参考文献效能指标的选择选择效能指标时 , 应考虑随机性、多尺度、不确定性和局限性等特点效能指标一般应符合以下要求 : ①对装备系统的性能参数相当敏感。 ②物理意义明显 , 可利用模型直接求解。 ③可用试验方法加以评估。 ④与研究的目的对应。同时 ,在确定评估指标体系时应遵循系统性、简明性、客观性、可测性、完备...

关系抽取（分类）总结【转载】

最新发布

12-16

为了帮助广大学生和研究人员更好地理解和应用图像融合技术，该压缩包中附带了完整的Matlab代码，这些代码不仅包含了图像融合的核心算法实现，还包含了相应的客观评估指标计算，以及弗里德曼统计检验和事后检验的实现...

边缘检测评估指标

weixin_46428351的博客

05-28

1万+

文章目录边缘检测评估指标一、边缘检测的具体评估指标二、目标检测分类中Precision（精确度）和Recall（召回率）的计算三、边缘检测任务中计算Precision和Recall代码中计算Precision和Recall四、边缘检测评估指标OIS、ODS、AP的计算1.PR曲线2.OIS-F值3.ODS-F值4.AP5.R50 边缘检测评估指标最近在研究边缘提取，复现了文章Richer Convolutional Features for Edge Detection的代码，在做评估的时候遇到了一些问题

数据分类评价指标

zhao527254253的博客

08-29

2274

主要是机器学习评估指标的定义和介绍。

常用的统计学指标及其含义

weixin_43292788的博客

10-21

1万+

统计学与数据挖掘统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理和分析统计资料认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，并被广泛应用与自然、社会、经济、科技等各个领域的分析中。当我们使用统计学进行数据挖掘时，统计学的方法可用于汇总或描述数据集，也可用于验证数据挖掘结果。统计学是以某种方式模拟数据，解释数据的随机性和确定性，并用于提取观察到的结论，如果结果不可能随即发生，则说明它具有统计学意义。

P 值（p value）与统计检验

weixin_30355437的博客

08-26

6402

P 值是最常用的一个统计学指标，几乎统计软件输出结果都有P值。统计学的观点，超过一定基准（比如 5%，其实是低于5%），就不能简单地认为这是偶然事件了，而是受到了外在的影响。一般而言，为了确定从样本（sample）统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检验。通过把所得到的统计检定值，与统计学家建...

评估指标_机器学习评估方法与评估指标总结

weixin_36325338的博客

01-03

2387

离线评估方法离线评估的基本原理是在离线环境中，将数据集划分为“训练集”和“测试集”，用“训练集”训练模型，用“测试集”评估模型，根据数据集划分方法的不同，离线评估可以分为以下3种。Holdout检验Holdout检验是基础的离线评估方法，它将原始的样本集合随机的划分为训练集和验证集两部分。通常选择7:3作为划分比例，70%的样本用于模型的训练，30%的样本用于模型的评估。Holdout的...

模型评估：评价指标-附sklearn API

百川的博客

10-24

2万+

模型评估有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量： estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下。通过测试集上评估预测误差：sklearn Metric函数用来评估预测误差。评价指标(Evalua

HICO/HICO-Det 数据集介绍

清欢

03-23

1万+

文章目录1. 基本信息2. HICO 概述2.1. 标注文件介绍3. HICO-DET3.2. 标注文件介绍附录80类物体列表117类行为列表600类 HOI 行为（动名词组合）列表 1. 基本信息这是HOI（Human Object Interaction）领域最常用的数据集之二。官方资料：官网，HICO论文，另一篇相关论文 PapersWithCode：HICO榜单，HICO-Det榜单基本信息：包括117类行为，80类物体，600类动名词组合（查看附录）。 HICO-DET：共

t检验与F检验 /统计常识 / 统计学笔记（2）--随机抽样与统计推断的逻辑

tao2041的专栏

05-04

3万+

1，T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、

分类器评估指标——混淆矩阵 ROC AUC KS AR PSI Lift Gain

snowdroptulip的博客

01-15

7532

以下混淆矩阵、ROC、KS值、AR值都是二分类模型的评估指标，PSI是评估模型稳定性的指标。 1、混淆矩阵混淆矩阵是最简单、最基础的分类的评估指标，在这里只讲二分类的混淆矩阵，多分类与二分类类似。以下是二分类的混淆矩阵实现： from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as ...

各类常用统计检验

qq_21567767的博客

11-05

6535

p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。 ...

客流统计模型的评价指标

08-22

<think>嗯，用户要求用中文回答关于客流统计模型评价指标的问题，并在最后提出3-5个相关问题。用户特别强调必须严格遵循格式要求，尤其是末尾的"§§相关问题§§"部分不能缺少。客流统计模型的核心是准确量化人群流动，需要从多个维度评估。首先想到的是最基本的精度指标：绝对误差和相对误差能直接反映预测值与实际值的偏差程度。不过单纯看误差还不够，用户可能更关心模型的稳定性，所以得补充变异系数这类离散度指标。考虑到商业场景的实用性，应该加入时间敏感度指标。比如峰值时段预测准确率对商场调度特别重要，而低客流时段的误报率则影响运营成本。另外，空间维度容易被忽略，不同区域（如电梯口vs停车场）的统计难度差异很大，需要分区评估。技术层面还要区分计数精度和个体追踪能力。MAE/MSE适合整体计数评估，而MOTA/IDF1则针对需要识别人流轨迹的复杂场景。突然想到用户可能是智慧城市项目组的，补充了空间分布相似度指标（JS散度），这对热力图分析很重要。最后检查格式：确保所有内容符合规则，避免换行分散问题。准备的相关问题既要延续技术深度（如特征工程），也要覆盖实际痛点（模型轻量化部署），这样用户后续探索方向会更明确。</think>客流统计模型的评价指标需从**精度、鲁棒性、实用性**多维度考量，核心指标包括： 1. **计数精度指标** - **绝对误差 (MAE/MSE/RMSE)**：衡量预测客流总量与实际值的偏差。 - **相对误差 (MAPE)**：`MAPE = (1/n) * Σ|(预测值-实际值)/实际值|`，反映百分比误差。 - **计数准确率 (Count Accuracy)**：`正确计数帧数 / 总帧数`（允许±N人误差）。 2. **时间分布指标** - **峰值时段准确率**：重点时段（如早高峰）的预测误差。 - **趋势相关性**：预测客流曲线与实际曲线的皮尔逊相关系数。 3. **空间分布指标** - **区域密度准确率**：分区域（如商场楼层）的客流分布误差。 - **热力图相似度**：通过JS散度或SSIM对比预测/实际热力图。 4. **鲁棒性指标** - **遮挡/密集场景准确率**：极端拥挤或遮挡时的统计稳定性。 - **跨场景泛化误差**：模型在未见过的新场景（如雨雪天）的精度下降率。 5. **业务关联指标** - **异常检测召回率**：突发客流高峰/低谷的识别能力。 - **实时性**：单帧处理延迟（影响预警响应速度）。 **示例代码（Python计算MAE）**： ```python import numpy as np def calculate_mae(predicted, actual): return np.mean(np.abs(np.array(predicted) - np.array(actual))) ```