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1
回答
在
pyspark
中
获取
分类
后
的
所有
评估
指标
、
、
、
我已经训练了一个模型,并希望计算几个重要
的
指标
,如accuracy、precision、recall和f1 score。我遵循
的
流程是: from
pyspark
.ml.classification import LogisticRegression lrModel = lr.fit(train) lrPredictions = lrModel.tran
浏览 24
提问于2020-09-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何用
PySpark
2.4.5
评估
分类
器
、
、
、
、
我想知道最好
的
方法是使用ApacheSpark2.4.5和
PySpark
(Python)
评估
一个合适
的
二进制
分类
模型。我想考虑不同
的
指标
,如准确性,精确性,召回,auc和f1评分。我必须使用两个不同
的
评估
器来计算五个
指标
。同样,这两个
指标
都不能单独计算上面提到
的
所有
指标
(至少
在
python
中
不是这样)。因此,
浏览 2
提问于2020-03-20
得票数 21
1
回答
如何在
pyspark
中使用ALS记录每个时期
的
RMSE
、
、
基于
pyspark
的
教程。我正在尝试创建一个使用
pyspark
和RMSE作为
评估
指标
的推荐系统。我想记录每个训练周期
的
RMSE。但是,
在
创建ALS对象时输入了纪元编号,似乎只有
在
训练完成
后
才能打印RMSE值。请问如何使用
pyspark
中
的
ALS打印每个时期
的
RMSE?
浏览 4
提问于2020-04-19
得票数 0
2
回答
如何从Spark
中
的
“Set Set Sum of Squared Error”值计算K-means聚类模型
的
精度?
、
、
我正在与Spark合作,想知道如何获得创建
的
K-means聚类模型
的
精确值。有没有办法计算从“Set Sum of Squared Error”值创建
的
模型
的
精确度?提前感谢:)
浏览 0
提问于2018-05-17
得票数 1
1
回答
Google Cloud Platform - Vertex AI -有没有一种方法来查看一段时间内
的
训练性能图表?
、
我想知道
在
整个培训过程
中
,培训效果是如何变化
的
。有没有办法通过Vertex AI automl服务访问它?
浏览 13
提问于2021-11-30
得票数 0
1
回答
在
培训期间报告其他
指标
评估
简单变革者
、
、
、
、
我正在使用simpletransformer库
的
bert
分类
器(bert-base-uncased)
在
大量数据上训练文本
分类
模型。Simpletransformer默认情况下会返回mcc和eval_loss,用于
在
训练和测试(
评估
)阶段进行
评估
。我能够为测试阶段设置额外
的
指标
,比如acc、f1等(通过向eval_model函数发送额外
的
指标
),但我不知道如何告诉simpletransformer<e
浏览 23
提问于2021-11-16
得票数 1
1
回答
如何从
评估
度量值反向构造混淆矩阵?
、
、
、
、
我们获得
评估
指标
的统计数据(如精确度、召回率、准确率等)。从混淆矩阵
中
。
在
二
分类
问题中,我有
评估
指标
的结果:精确度、召回率、F1度量、准确性、特异性和平衡准确性。对于TN,FP,FN,TP
的
值有没有反向推导?
浏览 18
提问于2021-05-27
得票数 0
1
回答
Talos hyperparametr search:如何在
评估
步骤
中
设置度量
、
我想了解一下talos
中
的
超参数搜索。具体地说,就是模型
的
评估
。examples/Hyperparameter%20Optimization%20with%20Keras%20for%20the%20Iris%20Prediction.ipynb#seven 不,我
的
问题是:
在
评估
(7)
中
,我如何设置特定
的
评估
指标
?例如,
分类
问题
的
F1分数。他们来自凯拉
浏览 13
提问于2019-01-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何使用节点嵌入进行链接预测?
、
、
、
我目前正在处理推荐系统
中
的
一个项目嵌入任务,我想用旧
的
嵌入算法来
评估
新嵌入算法
的
性能。我读过一些关于图嵌入
的
论文,几乎每篇论文都提到了一种
评估
嵌入
的
常规方法,即链接预测。但这些论文都没有准确地描述你是如何做到这一点
的
。所以我
的
问题是如何使用链接预测来
评估
嵌入?我是不是应该简单地为训练集中
的
真实边缘生成假边缘,将每条边上两个节点
的
嵌入连接起来,然后构建一个通用<em
浏览 0
提问于2019-09-23
得票数 0
1
回答
在
像素级,从F度量计算
中
删除拷贝移动伪造区域和背景之间边界上
的
所有
像素?
、
、
、
我工作
在
复制移动伪造定位,我需要测量
的
F分数,我有输出地图和地面真相图像,但结果不符合现有的论文结果。在其中一篇论文中,作者说,“
在
像素级,我们从F度量计算
中
删除了拷贝移动伪造区域和背景之间边界上
的
所有
像素”。我不知道这意味着什么,怎么用Matlab来做呢?有人能帮我吗?
浏览 1
提问于2022-11-22
得票数 -1
1
回答
在
TensorFlow
中
获取
一批model.evaluate结果
的
总和
简而言之,我有几个自定义
的
评估
指标
,
在
评估
过程
中
必须批量运行
的
大量
评估
数据,我希望获得
所有
评估
批次
的
这些
指标
的总和。eval_res = model.evaluate(input_fn=lambda:eval_input_fn(params['eval_data'], params['batch_size']))
在
本例<e
浏览 30
提问于2017-02-07
得票数 0
2
回答
Spark ML多类
分类
问题
的
评价
指标
我正在寻找一个使用Spark-Scala
的
多类
分类
示例,但我还找不到。具体地说,我想训练一个
分类
模型,并查看训练和测试数据上
的
所有
相关
指标
。Spark ML (基于DataFrame
的
API)是否支持多类问题
的
混淆矩阵? 我正在寻找Spark v2.2及以上
的
例子。一个端到端
的
例子将会非常有用。我在这里找不到混淆矩阵
评估
-
浏览 0
提问于2018-12-27
得票数 2
1
回答
批量平均和全局Fscore之间
的
差异
、
、
、
、
1.7:1.我从answer中了解到,使用精确度、召回率、FScore,甚至根据成本不同地对真-正、假正、真-负和假阴性进行加权,来
评估
不同
的
模型来处理指定
的
分类
任务。由于从keras
中
删除了Precision, Recall, and FScore,因此我找到了一些方法来
在
训练期间跟踪这些
指标
,例如github repo keras-metrics。precision = true_positives / (predicted_positives + K.e
浏览 10
提问于2019-08-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
计算ROC曲线验证分割算法
的
质量
、
、
、
、
2)现在我有了一个分割算法,我将其应用于之前
的
数据集。结果取决于几个算法参数(假设我进行颜色分割,因此结果取决于所使用
的
不同颜色空间阈值)。分割
的
结果是一个二进制掩码。3)因此,对于这100张图像
中
的
每一张,我都有一个基本事实和一个预测。我可以很容易地计算每个图像
的
混淆矩阵或
所有
图像
的
最终混淆矩阵。 我
的
问题是:如何计算ROC曲线?因此,对于0,1
中
的
每个变化,我需要重新运行
所有
图
浏览 1
提问于2015-02-05
得票数 0
2
回答
XGBoost
的
损失函数及评价
指标
、
、
、
这两者是完全不相关
的
(如果我们不考虑这样
的
分类
,那么只有logloss和mlogloss可以作为eval_metric使用)。这是正确
的
吗?如果我是,那么对于
分类
问题,如何使用rmse作为性能度量? 以objective
的
两个选项为例,reg:logistic和binary:logistic。对于0/1
的
分类
,通常认为二元逻辑损失或交叉熵是损失函数,对吗?那么这两个选项
中
的
哪一个是这个损失函数,另外一个
浏览 1
提问于2018-11-29
得票数 16
2
回答
如何比较受过特征训练
的
分类
器与缺失
的
数据?
、
、
、
假设我有一个训练数据集,它有两个数字特性A和B和n个样本,它们都是以二进制方式标记
的
(二进制
分类
问题)。现在,我想对每个特性分别训练一个
分类
器,看看哪一个最有效。为了进行比较,我使用了从混淆矩阵中派生
的
标准
评估
指标
。假设我放弃了特性NaN B
的
所有
m值。然后用n个样本
在
特征A上训练
分类
器,而在只有n个样本
的
特征B上训练相同
的
分类
器。当然,两者都会产生标准
的
浏览 2
提问于2018-07-04
得票数 2
2
回答
如何对看不见
的
实例使用Spark
分类
?
、
在
Apache Spark
中
创建
分类
模型时,训练集和测试集看起来应该都存在吗?如果我们有未见过
的
实例,这些实例
在
创建模型时并不存在,那该怎么办?当我们收到一个看不见
的
实例时,我们需要重新构建模型吗?这不是使
分类
在
真实场景
中
不切实际吗?
浏览 0
提问于2015-07-08
得票数 2
1
回答
选择eval_metric /错误/日志丢失作为XGBoost二进制
分类
问题
的
影响是什么?
选择auc、错误或日志丢失作为eval_metric对XGBoost
的
性能有何影响?假设数据不平衡。它如何影响准确性、召回和精确性?
浏览 0
提问于2018-08-09
得票数 8
回答已采纳
1
回答
Scala - MaxBins错误-决策树-范畴变量
、
、
、
categoricalFeaturesInfo += (1 -> 7) java.lang.IllegalArgumentException:需求失败: DecisionTree要求maxBins (= 3)至少与每个
分类
特性
中
的
值数目一样大,但是
分类
功能0有31个值。考虑删除具有大量值
的
此功能和其他
分类
功能,或添加更多
的
培训示例。31,我尝试过maxBins = 32 (根据这些帖子
中
的
答案)。就像试用n错误一样,我尝试了<
浏览 1
提问于2017-11-20
得票数 0
2
回答
TensorFlow 2对象检测API模型
评估
、
、
、
、
在
我
的
数据集上,我从模型动物园训练了一个深入
的
学习模型。我在用谷歌Colab。训练结束
后
,我想对我
的
模型进行
评估
。我正在使用coco检测
指标
。我使用下面的脚本来
评估
我
的
模型, --checkpoint_dir = path/to/checkpoint directory 运行上述
浏览 8
提问于2021-05-06
得票数 1
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