多分类任务的评价指标(代码及参考资料指路)

已于 2023-01-04 18:06:33 修改
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于 2023-01-04 18:05:22 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjjaibc/article/details/128552144
本文探讨了ROC曲线在人脸识别和多分类问题中的应用，介绍了ROC曲线的理论基础，并提供了sklearn库中用于绘制ROC曲线的API函数调用文档。同时，文章还涉及到与指静脉识别相结合的代码，讲解如何计算ACC、AUC和EER等关键性能指标。

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多分类模型评价指标、recall、precision、f1、accuracy的计算，附代码
weixin_46275898的博客
07-14 974
plt.title('LightGBM_混淆矩阵', fontsize=12, fontfamily="SimHei") # 可设置标题大小、字体。plt.xticks(indices, classes, rotation=45) # 设置横坐标方向，rotation=45为45度倾斜。for j in range(len(confusion[i])): # 第几列。plt.figure(figsize=(4, 4)) # 设置图片大小。plt.colorbar() # 右边的colorbar。
C.4.5 PaddleNLP UIE--小样本快速提升性能（含doccona标注）
丨汀、的博客
06-07 6975
自动从无结构或半结构的文本中抽取出结构化信息的任务, 主要包含的任务包含了实体识别、关系抽取、事件抽取、情感分析、评论抽取等任务; 同时信息抽取涉及的领域非常广泛，信息抽取的技术需求高，下面具体展现一些示例 针对以上难题，中科院软件所和百度共同提出了一个大一统诸多任务的通用信息抽取技术 UIE（Unified Structure Generation for Universal Information Extraction），发表在ACL‘22。UIE在实体、关系、事件和情感等4个信息抽取任务、13个数据集
多分类问题的评价指标
weixin_30647065的博客
04-09 714
对于二分类问题，precision，recall，auc，f1_score的计算原理都比较熟悉，但是多分类问题的计算还是有一点小小的区别，在使用sklearn.metrics的时候需要注意一下； 对于sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score, recall_score, f1_score的几个参数需要设置： sklearn.metrics....
【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下， 确定不来看看？
计算机魔术师的blog
08-21 2538
您是否正在努力评估和优化您的分类模型的性能？您是否想要了解更多关于分类模型评估指标的知识？现在，本文为您提供了一个全面的多分类指标解析，帮助您更好地理解和评估您的模型性能。
多类混淆矩阵：计算 kappa、准确度、误差、灵敏度、特异性、精度、误报率等。-matlab开发
05-29
此代码是为两个或多个类实例混淆矩阵的形成和计算而设计的1准确度2.错误3.灵敏度（召回率或真阳性率） 4.特异性5.精密6.FPR-假阳性率7.F_score 8.MCC-Matthews相关系数9.kappa-Cohen's kappa 运行demo.m进行证明和演示开发人员 Er.Abbas Manthiri S 日期 25-12-2016 邮件 ID：abbasmanthiribe@gmail.com 编码基于附加参考
【机器学习】Xgboost的使用及参数详解
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weixin_43298886的博客
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Xgboost的原生库 #mermaid-svg-2QkQMijIkIAMOWxw .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-2QkQMijIkIAMOWxw .label text{fill:#333}#mermaid-svg-2QkQMijIkIAMOWxw .node rect,#mermaid-sv
无参考图像质量评价NR-IQA
baidu_38409940的博客
10-14 5132
概念与背景: 图像质量评价（IQA），顾名思义就是对图像进行质量好坏的评定。分为主观评价（人作为参与者直接打分）和客观评价（利用模型来打分）。主观评价费时费力，IQA领域的数据集制作过程就是主观评价，其中的失真图标签过程需要大量志愿者对一系列失真图片进行精确打分（比如DMOS，[0-100],数值越大代表质量越差），这样的过程就注定了IQA数据集不可能做的太大。不像ImageNet数据集的标签只...
【云音乐】从手游APP到云音乐视频标签分类，时隔3个月再次面对多标签任务，终于摸索出了一些小经验。附自定义评估函数代码
weixin_45839693的博客
12-08 375
【云音乐】从手游APP到云音乐视频标签分类，时隔3个月再次面对多标签任务，终于摸索出了一些小经验。前言一个好用的评估函数常用的多标签任务评估函数我选择平均准确率合理的特征处理和模型特征处理合理的模型如何面对热门标签对冷门标签的压制总结 前言 之前在个推实习的时候，接到了对手游app的多标签分类任务，当初应该是10+个一级标签，20+个二级标签，两者之间是层次关系，当初还是懵懵懂懂只知道把所有爬下来的特征（文本、icon、包大小等）提取特征之后一股脑的拼接在一起然后随便叠几个dense层就sigmoid输出
掌握AI原生应用领域提示工程，开启应用开发新纪元
最新发布
AI天才研究院
06-09 348
在当今数字化时代，人工智能的发展日新月异，AI原生应用如雨后春笋般涌现。提示工程作为AI原生应用开发中的关键环节，对于提升应用的性能和用户体验起着至关重要的作用。本文的目的就是帮助开发者全面了解提示工程，掌握其核心技术和方法，从而能够在AI原生应用开发中灵活运用，开发出更加智能、高效、人性化的应用。我们将涵盖提示工程的基本概念、算法原理、实际应用等多个方面，为开发者提供一个系统、全面的学习指南。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍提示工程的核心概念和它们之间的联系，让你对提示工程有一个初步的认识；
xgboost自定义评价函数：多分类F1 macro 2020-09-24
authorized_keys的博客
09-24 2286
在训练xgboost时，评价指标需要使用f1 macro，但是官方eval_metric中没有，所有需要自定义。 def f1_macro(preds, dtrain): """ 自定义f1_macro用于XGBoost的eval_metric. 输入是xgboost模型预测的类别概率（margin aka probability) :param preds: 'numpy.ndarray' Estimated targets as returned b
【MATLAB第37期】 #保姆级教程 XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍
随风飘摇的土木狗的博客
05-26 1万+
1.XGBoost模型[default=gbtree]有两种模型可以选择gbtree和gblinear。gbtree使用基于树的模型进行提升计算，gblinear使用线性模型进行提升计算。其中gbtree的效果要远好于gblinear。2.objective目标函数 [ default=reg:linear ]定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下：“reg:linear” –线性回归。“reg:logistic” –逻辑回归。
一文读懂xgboost,lightgbm分类评价指标precison/recall/TP/FP/TN/FN与阈值threshold的选取
weixin_44625028的博客
03-04 5241
二分类的阈值threshold如何选择
【机器学习】图像语义分割常用指标Dice系数 敏感性 特异性 IOU及python代码实现
Everyday try to become better -Kobe Bryant
09-13 1万+
由于网上给的Dice系数的求解代码基本上都是batch_size=1的，当batch_size>1的时候，就没法用了，因此在这里对网上流行的代码和自己改的代码分别进行总结。这两个指标在医疗领域很常用，而在机器学习领域常用的是Recall和Precision。
非平衡分类方法汇总
qq_40128284的博客
10-02 4211
前言： 非平衡分类技术也称非均衡分类技术，通常是指各个类别的样例数量差别很大，某些类别对应的样例过多，而某些类别对应的样例过少；使用这种类型的数据集来训练诸如神经网络之类的模型，通常会导致属于多数类的数据的高精度，但是对于少数类数据的精度是不可接受的。发生这种情况通常是因为模型最终只专注于样本量最大的类，因为样本较少的类在调整权重时出现的次数较少。 方法： 随机过采样： 这种方法比较直接，通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能，最简单的办法是随机复制少数类样本。 SMOTE：
（二）常见的分类评价指标及代码实现与应用
anshuai_aw1的博客
03-03 6491
在上一篇《（一）常见的回归评价指标及代码应用》中我们介绍了评价回归性能的指标。 sklearn的官方文档《 Model evaluation: quantifying the quality of predictions》中，对于二分类，多分类和多标签问题，有非常详细的指标介绍和实现。 本篇博客我们只介绍常见的分类评价指标，以及它们的代码实现与应用。 文章目录一、二分类指标（Binary Clas...
python多标签分类的评价指标_多分类多标签模型的评估方式（定义+numpy代码实现）...
weixin_39708737的博客
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一、Multi-Class Multi-Label问题定义所谓多分类(Multi-Class)是区别于二分类的一个概念，在二分类问题当中，数据的标签只是0，1二值类型，比如“是否”是一只狗，“是否”患病。而多分类则对应于更多的类别，比如判断物体是猫，狗，鸟，兔......判断病人患的是A，B，C，D中的某一种病。值得注意的是，多分类问题中常常只有一个类别是正确的。什么是多标签(Multi-Labe...
多分类问题评价指标
weixin_43461341的博客
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机器学习或者是日常生活中，遇见的往往是二分类问题比较多，二分类模型的模型评价准则很多，Auc_score,F1_score，accuracy等等都是比较常用的。而针对多分类问题来说，有些二分类的评价准则就相对而言不怎么适用了。虽然可以将多分类问题转化为多个2vs2问题进行讨论，步骤繁杂的同时效果也得不到保障。目前在进行多模态的一个分类研究，在模型评价时也废了不少脑筋，所以在这里将看到的比较常用的多...
多分类性能度量指标-mAP
weixin_43248785的博客
12-21 3153
1. 目标检测算法问题 定义：找出一个给定图像中的目标，找出目标位置，并对目标进行分类。 适用范围： 目标检测模型通常是在给定的数据集上进行进行训练，数据集上给出的类是固定的，所以模型只能定位和分类数据集中的那些类。此外，目标的位置通常是边界矩阵的形式。故目标检测需要涉及图像中目标的位置信息和对目标进行分类。 2.Precision和Recall Precision Rate： 精确率（查...
多分类评价指标python代码
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fromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_score print (precision_score(y_true, y_scores,average='micro')) average：string，[None，'binary'（默认），'micro'，'macro'，'samples'，'weighted'] 该参数...
Spring-Zuul动态网关示例代码及文档
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