vue是一款轻量级的mvvm框架，追随了面向对象思想，使得实际操作变得方便，但是如果使用不当，将会面临着到处踩坑的危险，写这篇文章的目的是我遇到的这个问题在网上查了半天也没有发现解决方案...vue对象相关属性，奇怪的是当我使用jquery获取该select的val()方法获取的是最新的数据，那么问题就来了：为什么元素的值发生了变动却没有更新到vue对象相关属性？...value); }; this.on('change', this.listener); 看到了吧，只有select的change事件才会触发select元素的value值更新到vue对象相关属性...内容而采用默认第一项，所以如果用户选择select的其他项后再切回第一项就可以触发该事件完成vue对象属性变更。...我这里给出我的解决方案：在使用js代码追加内容到从select后，使用更改从select对应的vue对象属性来实现默认选择第一项。
，iris.target表示数据集内鸢尾花的真实类别，也就是我们期望从每个鸢尾花属性数据中学得的相应的类别标记 机器学习是从数据的属性中学习经验，并将它们应用到新数据的过程。...在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种模型性能最好。...本章中，我们只对评测分类算法和回归算法的指标进行讲解，关于评测聚类算法的指标我们将在无监督学习章节中讲解，分类下我们关心的常用的指标有： 准确率( accuracy)，准确率是指对于给定的测试数据集，...从之前的学习中我们了解到模型会先行在训练集上进行训练，通过对模型进行调整使模型的性能达到了最佳状态；但是即使模型在训练集上表现良好，往往其在测试集上可能会出现表现不佳的情况。...iris.target, cv=5)，其中knn参数为待评估模型，iris.data, iris.target参数为数据集，cv参数为拆分子集数量，通常在默认情况下，每次cross_val_score迭代计算的指标结果是保存在属性
In 5:# 自定义指标均方根误差RMSE（内置中没有这个指标）# 本段代码可以直接套用import tensorflow as tfclass RootMeanSquareError(keras.metrics.Metric...0.9727 - rmse: 7.4312使用回调函数Keras中的回调函数是一个对象（实现了特定方法的类实例），在调用fit函数时被传入模型，并在训练过程中的不同时间点被模型调用。...model = keras.models.load_model("checkpoint_path.keras") # 加载模型检查点处的模型自定义回调函数如果我们想在训练中采取特定的行动，但是这些行动没有包含在内置回调函数中...at 0x1b15e8780a0>启动TensorBoard显示界面第一步先安装TensorBoard，如果没有安装pip install TensorBoard1、在命令窗口中启动语句：# 启动界面...然而，有时即使自定义指标、损失函数和回调函数，也无法满足一切需求。内置的fit流程只针对监督学习supervised learning。
TorchMetrics提供了许多现成的指标实现，如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等，几乎最常见的指标都可以在里面找到。...，度量对象会计算批次指标并保存它(在其内部被称为state)。...当所有的批次完成时（也就是训练的一个Epoch完成），我们就可以从度量对象返回最终结果(这是对所有批计算的结果)。...如果您愿意，也可以使用metric(pred, target)，没有区别。...自定义指标 虽然Torchmetrics包含了很多常见的指标，但是有时我们还需要自己定义一些不常用的特定指标。
IMDB数据集非常适合用于电影推荐、电影属性预测、演员演技评估等任务。您可以利用这个数据集来训练和测试机器学习模型，以实现自动电影推荐、电影属性预测、演员演技评估等。...电影属性预测：根据电影的属性（例如类型、导演、主演等），利用机器学习算法预测电影的评分和评论。演员演技评估：利用机器学习算法评估演员的表演技巧和水平，以及他们在电影中的重要性。...# 将该位置的值从0变成1，如果没有出现则还是0 return resultsX_train = vectorize_sequences(train_data)X_test = vectorize_sequences...如果没有激活函数，神经网络只能学习线性模式，这限制了它们的应用范围。激活函数使得神经元能够以一种非线性方式响应输入信号，从而使得神经网络能够更好地适应复杂的数据分布。...: 0.5563 - val_accuracy: 0.8714关于History对象：In 20:his_dict = history.history # 字典类型In 21:his_dict.keys
指定的方式可能因网络类型而异，但对于多层感知器模型，这由input_dim属性指定。...例如： # 在数组中指定需要测量的指标的名字 model.compile(optimizer='sgd', loss='mse', metrics=['accuracy']) 第3步 拟合网络 一旦网络编译完成...，这个对象提供了训练过程中模型性能的各种信息的概览，包括损失函数的结果和编译模型时指定的任何其他指标。...我们可以在另一个在训练时没有用到的数据集上评估网络的性能。这让我们估计这个网络在未来对没有见过的数据进行预测时的性能。...例如，对于在编译时指定了使用准确度作为测量指标的模型，我们可以在新数据集上对其进行评估，如下所示： # 返回一个list：[loss, accuracy] loss, accuracy = model.evaluate
我们首先从一些使指标生成有意义得分的必要条件开始，比如区分真实对象和生成样本，识别模式丢弃（mode dropping）和模式崩塌（mode collapsing），检测过拟合。...一些其他指标虽然应用没有那么广泛，但仍然非常有价值。Wu et al. (2016) 提出一种采样方法来评估 GAN 模型的对数似然，该方法假设高斯观测模型具备固定的方差。...作者强调了 Inception 分数两个具体的属性：1）KL 散度两边的分布都依赖于 M；2）真实数据分布 P_r 甚至是其样本的分布并不需要使用。...在像素空间中 Wasserstein 和 1-NN accuracy (real) 也失败了，因为它们的分数没有增加反而下降了。 ? 图 3：模拟模式崩塌实验。...而在像素空间中，Wasserstein distance 和 1-NN accuracy (real) 失败了，因为它们的分数没有增加反而下降了。 ? 图 4：模拟模式丢弃实验。
假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error) False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error) 1、准确率（Accuracy...） 准确率(accuracy)计算公式为： 注：准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好。...准确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震。...在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc也有 99% 以上，没有意义。...2、错误率（Error rate） 错误率则与准确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以accuracy
指标列表metrics：对分类问题，我们一般将该列表设置为metrics=['accuracy']。指标可以是一个预定义指标的名字，也可以是一个用户定制的函数。...#loss：字符串（预定义损失函数名）或目标函数 #metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的网络性能的指标，典型用法是metrics=['accuracy'] #sample_weight_mode...fit函数返回一个History的对象，其History.history属性记录了损失函数和其他指标的数值随epoch变化的情况，如果有验证集的话，也包含了验证集的这些指标变化情况 --------...含义同fit的同名参数 #verbose：含义同fit的同名参数，但只能取0或1 #sample_weight：numpy array，含义同fit的同名参数 本函数返回一个测试误差的标量值（如果模型没有其他评价指标...），或一个标量的list（如果模型还有其他的评价指标）。
正确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震。...2、评价指标 1）正确率（accuracy） 正确率是我们最常见的评价指标，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，这个很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高...分类的目的是构造一个分类函数或分类模型（即分类器），通过分类器将数据对象映射到某一个给定的类别中。...分类器的主要评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、Fb-score、ROC、AOC等。在研究中也有采用Accuracy（正确率）来评价分类器的。...【没有耐心看下面内容的博友请看最后的结论】 准确率(Precision) 和召回率(Recall)是信息检索领域两个最基本的指标。准确率也称为查准率，召回率也称为查全率。
ml_map 分类 确定对象属于哪个类别。 应用：垃圾邮件检测，图像识别。 算法： SVM，最近邻居，随机森林，...... 回归 预测与对象关联的连续值属性。 应用：药物反应，股票价格。...聚类 将类似对象自动分组到集合中。 应用：客户细分，分组实验结果 算法： k-Means，谱聚类，均值漂移，...... 降维 减少要考虑的随机变量的数量。...目标：通过参数调整提高准确性 模块： 网格搜索，交叉验证，指标。 预处理 特征提取和规范化。 应用程序：转换输入数据（如文本）以与机器学习算法一起使用。 模块： 预处理，特征提取。...X_test) # 评估标签概率 y_pred = knn.predict_proba(X_test) 无监督学习 y_pred = k_means.predict(X_test) 评估模型性能 分类指标...# 准确率 knn.score(X_test, y_test) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred
准确率悖论 欠采样和过采样 Imbalanced-learn使用实践 什么是类别不平衡 当每个类别的样本不平衡时，即在类别分布之间没有平衡比率时，会出现类别不平衡的问题。...当使用准确率 accuracy作为评估使用类不平衡问题数据集训练的机器学习模型的指标时，结果可能会产生误导。如我们所见，准确度为92％，这使我们假设该模型足够好。...，即使该模型已将100％的数据分类为0类，但鉴于TN的数量占主导地位，其准确率也足够好。这就是为什么当存在类不平衡问题（准确性悖论）时，准确率Accuracy 度量常常会误导人们的原因。...在实际情况下，让我们假设阳性类别是指“患有癌症”，而阴性类别是指“未患有癌症”，在这种情况下，我们会将许多真正患有癌症的人分类为没有癌症的人这肯定是致命性的错误。...最后，为了概括精度和召回率指标，我们实现了F1-Score指标，该指标被理解为精度和召回率之间的“谐波平均值”，换句话说，它提供了两个指标之间的比率。
关系如下表所示： 预测值=1 预测值=0 真实值=1 TP FN 真实值=0 FP TN 1.1.1 准确率 Accuracy, ACC ACC(Accuracy)=TP+TNTP+TN+FP+FN...ACC(Accuracy) = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} ACC(Accuracy)=TP+TN+FP+FNTP+TN 注：在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷...比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc 也有 99% 以上，没有意义 1.1.2 精确率 或 查准率 Precision, P...1.3.1 ROC 曲线 这里不赘述ROC的一些细节，参考ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ROC曲线关注两个指标： true positive rate:TPR=TPTP+FNfalse positive...AUC=0.5，跟随机猜测一样（例：丢铜板），模型没有预测价值。 AUC<0.5，比随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测，因此不存在 AUC<0.5 的情况。
而且即使是高水平的人工智能专家，在大数据智能分析机器学习建模时，也主要依靠人工经验，建模过程费时费力，缺少有效方法。...AutoML 使机器学习真正意义上成为可能，即使对于在该领域没有专业知识的人也是如此。...现在 AutoGluon 已经支持了以下一些应用： 表格预测：基于数据表中一些列的值预测其他列的值； 图像分类：识别图像中的主要对象； 对象检测：借助图像中的边界框检测多个对象； 文本分类：基于文本内容做出预测...这个对象实质上等同于 Pandas DataFrame。...除此之外，我们自定义指标函数，具体参见文件夹中的示例：autogluon/core/metrics/ 将所有数据都包含在 train_data 中，不额外分配tuning_data（AutoGluon
尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标，但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中，我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。...度量指标的自定义 除了自定义目标函数，我们还可以自定义度量指标。以下是一个示例，我们将自定义一个度量指标，假设我们的任务是最大化准确率。...使用自定义目标函数和度量指标的CatBoost模型 现在，我们将定义一个CatBoost分类器，并使用我们刚刚定义的自定义目标函数和度量指标。...# 创建自定义目标函数对象 custom_obj = CustomObjectiveFunction() # 创建自定义度量指标对象 custom_metric = CustomMetric() #...= accuracy_score(y, preds) print("Accuracy:", accuracy) 在这个示例中，我们创建了一个CatBoost分类器，并使用custom_loss参数指定了自定义目标函数
很简单：一个“层”是你用来创建模型的构建块，而一个“模型”是你实际上将要训练、导出用于推断等的顶层对象。简而言之，一个Model有fit()、evaluate()和predict()方法。层没有。..., tf.float32)) 与此同时，你还需要提供一种方法来重置指标状态，而不必重新实例化它——这使得相同的指标对象可以在训练的不同时期或在训练和评估之间使用。...但是，即使使用自定义指标、自定义损失和自定义回调，它也不意味着支持深度学习研究人员可能想要做的一切。...我们将使用fit()中的validation_data参数来监视单独的Dataset对象上的验证指标。 请注意，我们还将使用ModelCheckpoint回调来在每个周期后保存模型。...在 Keras 中，通过将其trainable属性设置为False来冻结一个层或模型。
将面向对象编程中那些简单的概念（如函数化和类继承），应用到深度学习原型代码中，可以获得巨大的收益。 ?...只要你站在别人的立场上去思考他人会怎样建设性地接受并采用你的代码，即使你从未上过软件工程课程，有些想法也会自然而然地出现在你的脑海中。...因此，研究达到目标性能指标必须进行的最少的训练工作，以及架构选择对该性能指标的影响，是很有必要的。...这将使得用户可以使用最少的代码来完成性能指标（本例中是准确率）与神经网络架构的选择的可视化分析。这是构建一个优化的机器学习系统的第一步。...如果你为同一对象积累了许多实用函数，那么就该考虑为其定义一个类，并且将这些实用函数作为该类的方法。 只要有机会使用继承完成复杂分析，就可以扩展类的函数。
机器学习有分类问题和回归问题两大类，这两类有不同的性能指标，分类问题的指标有accuracy、precision、recall、F1分数；回归问题有误差指标和分数指标，其中误差指标包括平均绝对误差和均方误差...，分数指标包括R2分数和可释方差分数，误差指标越接近0越好，分数指标越接近1越好。...] y_true = [0,1,2,3] accuracy_score = accuracy_score(y_true, y_pred) print(accuracy_score) # 0.5 accuracy_score...recall） recall = true_positives / (true_positives + false_negtives) 召回率就是正确归为此类的占（正确归为此类的+本来是此类但是没有归为此类的...网格搜索会遍历传入的参数字典中参数的所有可能情况，根据传入的scoring对参数进行打分，返回一个网格搜索类的对象，至于要用该对象的哪个值就视需要而定了。
机器学习有分类问题和回归问题两大类，这两类有不同的性能指标，分类问题的指标有accuracy、precision、recall、F1分数；回归问题有误差指标和分数指标，其中误差指标包括平均绝对误差和均方误差...，分数指标包括R2分数和可释方差分数，误差指标越接近0越好，分数指标越接近1越好。...] y_true = [0,1,2,3] accuracy_score = accuracy_score(y_true, y_pred) print(accuracy_score) # 0.5 accuracy_score...召回率（recall） recall = true_positives / (true_positives + false_negtives) 召回率就是正确归为此类的占（正确归为此类的+本来是此类但是没有归为此类的...网格搜索会遍历传入的参数字典中参数的所有可能情况，根据传入的scoring对参数进行打分，返回一个网格搜索类的对象，至于要用该对象的哪个值就视需要而定了。
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