在商城类的项目当中，避免不了钱数的计算，也就会出现所谓的浮点数精度问题，前两天阅文的小哥哥面试我的时候就问到了这个，Mysql怎么去存钱数？PHP又该怎么处理浮点数？...在数据库去存这些精确的数值的时候，我们会使用decimal去存储 我们使用PHP对浮点数进行加减乘除计算的时候，有时会遇到一些计算结果错误的问题，比如这样： <?...小哥哥告诉我PHP有个函数库，可以了解一下 BC是Binary Calculator的缩写 BC高精确度函数库，它包含了：相加，比较，相除，相减，求余，相乘，N次方，配置默认小数点数目，求平方 还以上面的例子为准...，测试一下bcmul，2个任意精度数字的乘法计算 var_dump(bcmul('0.58', '100')); 这样就会输出string(2) "58"，BC系列函数返回结果为字符串类型，但是结果也是准确的...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可，转载请注明：转载自：BC数学函数：PHP处理有关钱数等浮点数计算时高精确度函数库
作为计算各种指标的基础，例如精确度、召回率、F1 分数和准确度。可能更难以解释和沟通，因为它不提供整体模型性能的单一值（出于比较目的可能需要该值）。...但是，它应该与其他指标结合使用，因为高精度可能会以牺牲不平衡数据集的召回率为代价1.5 召回率（灵敏度） 召回率，也叫灵敏度，是评估在所有真正的正例中，有多少被我们的模型正确识别出来的比例。...1.6 F1-分数 F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，提供了平衡两者的单一指标。 F1 分数的公式如下：当误报和漏报同样重要并且您寻求精确率和召回率之间的平衡时，F1 分数非常有用。...修正导入语句，应该在import和classification_report之间加上空格# 生成分类报告# 该报告包括了精确度、召回率、F1分数等关键指标class_report = classification_report...数据分布情况：面对不平衡数据时，某些指标（如F1分数、精确度、召回率或AUC）可能更加有效，因为它们对类不平衡的敏感度较低。
这些结果包括模型对每个样本的预测概率或分数以及它们对应的真实标签（0表示负例，1表示正例）。 根据预测概率或分数对样本进行排序。从高到低排列，使得排名最高的样本具有最大的预测概率或分数。...如何运用到多分类： 在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...… 这些信息都可以通过混淆矩阵得到，并进一步计算其他指标如精确度、召回率等。...宏平均：对每个类别单独计算指标（如精确度、召回率等），然后求取其算术平均值。它将所有类别视为同等重要，适用于各个类别都具有相似重要性的情况。...微平均：将多分类问题视为二分类问题，在所有样本上进行计算指标（如精确度、召回率等）。这意味着每个预测都被认为是同等重要的，并且更加关注少数类别。适用于不同类别之间存在明显不平衡时使用。
这些结果包括模型对每个样本的预测概率或分数以及它们对应的真实标签（0表示负例，1表示正例）。根据预测概率或分数对样本进行排序。从高到低排列，使得排名最高的样本具有最大的预测概率或分数。...如何运用到多分类：在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...这些信息都可以通过混淆矩阵得到，并进一步计算其他指标如精确度、召回率等。宏平均与微平均：在处理多分类问题时，我们通常需要将各种指标汇总成一个统一的度量（即拆分成多个二分类子问题，最后求平均得到结果）。...宏平均：对每个类别单独计算指标（如精确度、召回率等），然后求取其算术平均值。它将所有类别视为同等重要，适用于各个类别都具有相似重要性的情况。...微平均：将多分类问题视为二分类问题，在所有样本上进行计算指标（如精确度、召回率等）。这意味着每个预测都被认为是同等重要的，并且更加关注少数类别。适用于不同类别之间存在明显不平衡时使用。
spm=1001.2014.3001.5503 训练结束后会生成一些图表： 输出文件说明： F1-置信度曲线 (BoxF1_curve.png) 观察方法: F1分数是模型准确度的度量，结合了精确度和召回率...在该曲线中，应关注随置信度增加，精确度如何提高，以及在哪个置信度水平上精确度开始下降，这有助于确定阈值设定。...精确度-召回率曲线 (Precision-Recall Curve) (MaskPR_curve.png) 如何观察理解: 此图表展示了在不同召回率水平上模型精确度的变化。...训练和验证指标图 (results.png) 如何观察理解: 这张图显示了多个指标的训练和验证过程，其中包括损失函数的变化和性能指标如精确度和mAP。...损失和性能指标图 如何观察理解: 类似于上一个图表，这个可能包含了不同的损失和性能指标。每个小图标展示了训练过程中的具体方面，如框体损失、分割损失、分类损失等。
敏感性（召回率），精确度（阳性预测值，PPV）和特异性（真阴性率，TNV）的定义如下： 灵敏度确定正确预测来自阳性分类的观察结果的速率，而精度则表明正确预测预测的正确率。...由于F1分数基于 平均值，因此对于精度和查全率的不同值非常敏感。假设分类器的灵敏度为90％，精度为30％。那么常规平均值将是 ，但是 平均值（F1得分）将是 。 例子 在这里，我提供两个示例。...不相关 FN = 5 TN = 55 第二种算法的混淆矩阵 预测/参考 相关 不相关 相关 TP = 20 FP = 10 不相关 FN = 10 TN = 60 两种算法的比较 让我们根据混淆矩阵计算两种算法的性能...： 测量 算法1 算法2 灵敏度（召回） 83.3％ 66.7％ 特异性 78.6％ 85.7％ 精确 62.5％ 66.7％ 平衡精度 80.95％ 76.2％ F1分数 71.4％ 66.7％ 在此示例中...请注意，报告的平衡精度绝对高于F1分数。这是因为由于来自否定类的大量丢弃观察，这两种算法的特异性都很高。由于F1分数不考虑真阴性的比率，因此精确度和召回度比敏感性和特异性更适合此任务。
基于混淆矩阵，可以计算许多其他评估指标，例如准确度、精确度、召回率和F1分数。...Accuracy 根据我们上面的总结，计算的是能够正确预测的的比例，分子是TP和TN都是True，也就是模型预测对了的总数 Precision 可以看到公式，他计算的是Positive 的占比，也就是说数据中所有...例如在医学诊断模型中，精确度确保只对真正需要治疗的人进行治疗。 Recall 召回率，也称为灵敏度或真阳性率，关注模型捕获所有正类实例的能力。...从公式中可以看到，它主要是计算模型捕获了多少实际的Positive，也就是Positive的占比，所以Recall又被称作查全率 F1 Score F1分数是一个在精确度和召回率之间取得平衡的指标，为模型的性能提供了一个全面的衡量标准...它是查准率和查全率的调和平均值，计算公式为: F1分数很重要，因为它提供了精确率和召回率之间的折衷。
.): 计算小于给定阈值的值的百分比。precision(...): 计算与标签有关的预测的精度。precision_at_k(...): 计算关于稀疏标签的预测的精确度@k。....): 根据预测计算不同阈值的精度值。precision_at_top_k(...): 计算关于稀疏标签的预测的精确度@k。recall(...): 计算关于标签的预测的回忆。....): 在给定的灵敏度下计算特异性。sparse_average_precision_at_k(...): 重新命名为average_precision_at_k，请使用该方法。...(弃用)specificity_at_sensitivity(...): 在给定的灵敏度下计算特异性。true_negatives(...): 对真负数的权值求和。...这个频率最终作为精确度返回:一个幂等运算，简单地将total除以count。为了估计数据流上的度量，函数创建一个update_op操作，更新这些变量并返回精度。
以下是一个非常简化的Python示例，展示了如何实现一个基本的图灵测试环境：import random# 这是机器的简单模拟，它根据输入生成回复def machine_response(input_text..., "笑话": "为什么计算机很差劲的幽默？因为它们总是试图解决问题。"...F1 分数（F1 Score）：F1 分数是精确度和召回率的调和平均数，用于衡量模型的精确性和稳健性。...指标：准确率、精确度、召回率和F1分数，以及针对特定任务的定制指标，如二元分类的准确率或序列标注的错误率。...指标：灵敏度、特异性、精确度、召回率和F1分数，以及在实际临床环境中的表现。
在原作者的上一篇文章中，提到了如何利用交叉验证和多重交叉验证来评估模型的鲁棒性（健壮性），即模型在训练集未设计的样本上的泛化性。在上一篇文章中主要用了分类正确率和平均分类正确率来作为观测指标。...相比全部分类为不会复发还要差一点，我们应当如何更恰当地评估这时的性能呢？它是比全部预测为不会复发更好一点还是更差一点呢？ 不过我们可以肯定的一点是，单单使用准确率这一标准是不足以下定论的。...预测结果都为不复发时，精确度为0 /（0 + 0）= 0，精确率0%。 预测结果都为会复发时，精确度为85 /（85 + 201）= 0.30，精确率30%。...召回率也被称作灵敏度或PPV（Positive Predictive Value）。 召回率可以被认为是分类器完备性的体现，低的召回率暗示着存在大量误判的负例。...F1得分 F1分数的计算公式为 2((precisionrecall)/(precision+recall))，也被称作F分数或者F度量。换言之，F1分数是综合考量精确率和召回率的结果。
使用sklearn.metrics可以计算模型的各种评价指标，例如：准确率、召回率、精确度、F1分数、ROC曲线、AUC等指标。...import accuracy_score, recall_score, precision_score, roc_curve acc = accuracy_score(y_test, y_pred) #计算准确率...recall = recall_score(y_test, y_pred) #计算召回率 precision = precision_score(y_test, y_pred) #计算精确度 #ROC...a c c = T P + T N T P + T N + F P + F N acc=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} acc=TP+TN+FP+FNTP+TN 召回率（灵敏度...）：所有正例中被分对的比例 r e c a l l = T P T P + F N recall = \frac{TP}{TP+FN} recall=TP+FNTP 精确度：被分为正例的示例中实际为正例的比例
弹性伸缩在云计算领域的简述 弹性伸缩又称自动伸缩，是云计算场景下一种常见的方法，弹性伸缩可以根据服务器上的负载，按一定的规则进行弹性的扩缩容服务器。...灵敏度 灵敏度可以用从触发扩缩容到实际将对象扩缩容完成的时间来衡量，时间越短、灵敏度越高。 灵敏度的提升对业务来说不仅仅是影响时间差的 IT 资源成本，还可能对业务某些场景起到关键性的作用。...精确度跟扩缩容的策略和算法息息相关。 在 Kubenretes 服务上的精确度同灵敏度一样，也分散在各个弹性扩缩容的组件上，以 HPA 来举例，精确度主要的还是其默认的扩缩容算法作代表。...这么多的指标该如何选择？那种指标才是最合适自己业务的指标？指标的数值设置成多少合适？副本数的变化范围该如何设置？这里都是影响弹性伸缩的关键因素。...腾讯云容器服务弹性伸缩愿景介绍 我们致力于依托腾讯云原生团队提供的各种弹性伸缩服务，帮助客户实现自动化的资源管理，减少人力维护成本以及资源浪费，提升弹性伸缩灵敏度、精确度、自动化、可观测性。
在图像生成火遍全球的今天，如何定义「相似度」，也是评估生成图像真实度的关键问题。...深度学习兴起后，一些研究人员发现一些神经网络分类器，如AlexNet, VGG, SqueezeNet等在ImageNet上训练后得到的中间表征可以用作感知相似性的计算。...但在感知相似度计算上，一切好像反过来了。 在ImageNet上获得高精度的模型反而具有更差的感知分数，而那些成绩「中游」的模型在感知相似度任务上性能最好。...同时还进一步探索了失真灵敏度（distortion sensitivity）、 ImageNet类别粒度和空间频率灵敏度。...虽然对于ImageNet精确度和感知相似度之间的权衡现象的确切解释仍然是一个谜，但这篇论文向前迈出了第一步。
在精确度中，ACC是最直觉的一种方式： ?...同样都是关注正样本，怎么区分精确度和召回度？ 这的确是很容易混淆的两个概念，试想一个场景来区分：有一批零件，通过我们做出的机器学习算法，筛选出了一批需要的零件。...ROC这个优势的来自于灵敏度和特异度这两个评价标准 灵敏度(TPR)：其实本质上是正样本召回率 特异度(TNR)：本质上是负样本的召回率 计算ROC除了上面两个指标外，还有假负率和假正率。...但是这两个指标的计算很简单。假负率 = （1-灵敏度）；假正率=（1-特异度） 其实可以这样理解，如果一个验证的数据是不均衡的，那么这个在分类的时候，准确率会考虑到不均衡的所有数据。...但是如果是灵敏度和特异度，它只会考虑到正例或者负例，不考虑整体的数据分布。 那么回到ROC曲线，这个ROC曲线的两个指标分别为灵敏度和假正率，效果如图： ?
在这里样本的取样结果质量有几个关键的指标：正确率、精确度、召回率和F1分数。...一般而言精确度和召回率应该是负相关的，如果两个值都低说明算法有了问题了，这里提出了F0.5分数、F1分数、F2分数、F3分数等指标。用的最多的是F1分数。...Fn分数（F1Score）=(1+n2)×精度×召回率×2 / (n2×精确度+召回率) 所以： F0.5分数（F0.5Score）=1.25×精度×召回率/ (0.25×精度+召回率)； F1分数（F1...P-R（Recall-Precision）曲线 横坐标为，纵坐标为召回率，纵坐标为精确度。 ? 如何选择ROC和P-R曲线 在很多实际问题中，正负样本数量往往很不均衡。...所以，ROC曲线的适用场景更多，被广泛用于排序、推荐、广告等领域。
F_beta之所以称为加权*F*分数，是因为不同的beta称量精度值和计算中的召回率不同。总的来说，一个F_beta分数说：“我认为召回beta与精确同等重要。”...没有某种基础的事实就不可能计算模型的准确性，因此思考如何为用例生成这些信息总是有帮助的。...我们的F1得分可以再次使用上述公式计算，结果为0.667。 如果我们根据设置的阈值绘制精度，召回率和F1，我们会看到一些重要的模式。...回想一下，将军F_beta说：“召回时间和精确度一样重要。” 因此，我们应该期望优先考虑召回时F2高于F1-这正是我们在小于4的阈值下看到的结果。...选择F_beta要优化的分数将隐式地决定如何权衡这些事件，从而决定分类问题中最重要的因素。 另外，请记住，没有某种可与模型预测相比较的基础事实，对模型准确性的任何讨论都是不完整的。
本文就举例介绍了分类任务中的其他度量标准，首先介绍一些相关概念：精确度、召回率、F1分数、TRP和FPR等。另外包括两种可视化方法：混淆矩阵和ROC曲线。...精度为1.0且召回率为0.0的分类器的简单平均值为0.5，但F1分数为0。F1分数给出了两种测量值的相同权重，并且是一般Fβ度量的具体示例，其中β可以调整为给予召回或精确度更多的权重。...▌可视化精度和召回率 ---- ---- 我已经抛出了一些新的术语，我们将通过一个示例来演示如何在实践中使用它们。在我们到达那里之前，我们需要简要地谈谈用于显示精确度和召回率的两个概念。...我们将在0.5的阈值处对召回率，精确度，真正类率（TPR）与负正类率（FPR）进行一次样本计算。 首先我们得到混淆矩阵： ? 我们可以使用矩阵中的数字来计算召回率，精度和F1分数： ?...在0.0的阈值，我们的召回率是完美的 - 我们能发现所有患有该疾病的患者 - 但我们的精确度很低，因为有很多误报。 通过改变阈值并选择最大化F1分数的阈值，我们可以沿着给定模型的曲线移动。
近年来，科学家在深度学习技术上取得了很大的突破，例如，AlexNet的出现极大提升了计算机识别图片的能力。比起一般的机器学习，深度学习能从数据中自动提取更丰富、有用的信息，因而有更高的精确度。...2017年，Korbar实现了从肠道组织染色图鉴别可能致癌的肠道息肉的CNN，精确度达到93%。同年，Lequan Yu则设计了3D-CNN，使计算机能够分析结肠镜拍摄到的视频来找到肠息肉。...虽然能够比之前的一些方法，如支持向量机（Support Vector Machine）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）等，获得更高的精确度，但也只有60%左右。...不难发现，在之前提到的研究中，使用训练样本越多，精确度就越高。但由于数据标准化和隐私限制等原因，数据的获取和分享一直受阻。...人工智能应用于医疗领域中的新创公司，图片来自Cbinsights 深度学习算法复杂，尽管得到正确的结果，我们往往也很难理解计算机如何”思考“得出这样的结果。然而，方法总比问题多。
你可能会想：如何确定修剪的阈值呢？非常好的问题。实际上，卷积层和全连接层都可以剪除；然而，经验表明，卷积层对修剪比全连接层更加的敏感。...然而，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的方法计算能力强、资源消耗巨大，因此很难集成到智能手机、智能眼镜和机器人等嵌入式系统中。...权重量化阶段目的是为在一个层中的权重找到最佳分数长度。在此阶段，首先分析各层权重的动态范围。之后，初始化分数长度以避免数据溢出； 数据量化阶段旨在为两个层之间的一组特征映射找到最佳分数长度。...例如，云服务每秒钟需要处理数千个新的请求；手机和平板电脑等便携式设备大多只有CPU或低端的GPU；一些识别任务（例如对象检测）对于处理单个图像仍然非常地耗时，即使在高端GPU上也是如此。...因此，降低CNN的测试时间计算具有重要的现实意义。
产生上述变量需要一定时间的交易历史（6—12月），涉及的交易量庞大，每笔交易的数据量也不小，如何有效地保存，清理，加工这些数据并在此基础上快速计算所需变量是一个技术关键。...4、在有了初步训练好的神经网络模型后，可用灵敏度分析等手段进一步筛选变量。...相对逻辑回归来说，神经网络的训练更加于经验，如何设计网络结构、各个参数大小等很重要。 模型验证及评估 交易验证及精准率和召回率评估（见案例部分介绍）。...但考虑我们目标的特殊性，我们预测的是一个小概率的罕见事件，精确度与召回率是合适的评级指标。给定检验限制k，我们可以计算排序的最顶端k个位置的决策精确度与召回率。...同时我们采用悲观计算的方式，因为前k个样本中未标记的报告很可能是fraud交易但我们计算精确度和召回是没有考虑他们的。 同时如果算法没有显著提升的情况下，精确度与召回率之间是需要权衡的。
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