批量平均和全局Fscore之间的差异
批量平均和全局Fscore是在机器学习和数据挖掘领域中常用的评估指标，用于衡量分类模型的性能。它们之间的差异主要体现在计算方式和应用场景上。
- 批量平均Fscore（Macro-Fscore）：
- 定义：批量平均Fscore是通过计算每个类别的Fscore，并对所有类别的Fscore取平均得到的指标。
- 计算方式：首先计算每个类别的精确率（Precision）和召回率（Recall），然后使用以下公式计算Fscore： Fscore = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
- 应用场景：适用于类别不平衡的情况，即不同类别的样本数量差异较大的情况。批量平均Fscore关注每个类别的性能表现，能够平衡各个类别的影响，但忽略了类别之间的样本数量差异。
- 全局Fscore（Micro-Fscore）：
- 定义：全局Fscore是通过将所有类别的预测结果合并起来，计算整体的精确率和召回率，并使用公式计算Fscore。
- 计算方式：将所有类别的预测结果合并为一个混淆矩阵，然后计算全局的精确率和召回率，最后使用公式计算Fscore。
- 应用场景：适用于类别平衡的情况，即各个类别的样本数量相对均衡的情况。全局Fscore关注整体的性能表现，能够综合考虑所有类别的影响，但可能会受到样本数量差异的影响。
在实际应用中，选择使用批量平均Fscore还是全局Fscore取决于具体的问题和数据集特点。如果数据集中存在类别不平衡的情况，可以使用批量平均Fscore来评估模型性能；如果数据集中各个类别的样本数量相对均衡，可以使用全局Fscore来评估模型性能。
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我正面临着一个假阳性减少问题，并且正负大小的比率大约是。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。 此外，我还通过这样定义精度找到了更好的解决方案， def precision(y_true, y_pred):
"""Precision metric.
浏览 10提问于2019-08-23得票数 0
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这可能是一个奇怪的问题，因为我还没有完全理解超参数调优。
目前，我正在使用gridSearchCV of sklearn来调优randomForestClassifier的参数，如下所示：
gs = GridSearchCV(RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42), param_grid={'max_depth': range(5, 25, 4), 'min_samples_leaf': range(5, 40, 5),'criterion': ['entropy
浏览 0提问于2018-04-11得票数 2
我试图从分类报告中提取所有相关的“加权平均”指标。我的召回、精确和分数都是正确的。但是，支持没有返回，而我预计它是500，这是我的多类分类中“是”的总数。
我运行以下命令：
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support as score
precision,recall,fscore,support=score(y_test, y_pred,average='weighted')
print('precision:', precision)
print('recall:',
浏览 8提问于2022-06-01得票数 0
给出这样的数组
const a = [
{
mScore: 25,
cScore: 30,
fScore: 42,
},
{
mScore: 20,
cScore: 38,
fScore: 40,
},
{
mScore: 23,
cScore: 33,
fScore: 46,
}
];
我想要的是得到不同科目的平均分数，例如，在m科目中，平均分数是(25 + 20 + 23) / 3，而c则是(30 +
浏览 3提问于2020-12-23得票数 0
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我正在使用sklearn计算macro f1分数，我怀疑代码中是否有任何错误。下面是一个示例(忽略标签0 )：
from sklearn.metrics import f1_score, precision_recall_fscore_support
y_true = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4]
y_pred = [1, 1, 1, 0, 0, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3]
p_macro, r_macro, f_macro, support_macro \
= precision_recall_
浏览 4提问于2017-04-15得票数 0
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TL博士，博士:我正在寻找一种很好的方法来比较不同的scikit的输出，学习ML模型在一个多输出分类问题上:根据它们可能属于的不同的灾难响应类别来标记社交媒体信息。目前，我只是在每个标签上使用precision_recall_fscore_support，然后对结果进行平均处理，但我并不认为这是一个好的解决方案。
详细介绍:作为我为一门在线数据科学课程所做的练习的一部分，我正在查看自然灾害期间发生的社交媒体信息的数据集。该练习的目的是训练一个机器学习模型，根据它们所涉及的各个应急部门，如: aid_related、medical_help、weather_related、洪涝等，对这些消息进行
浏览 1提问于2021-03-22得票数 0
我有一个多类，单标签分类器，它预测一些样本为"-1"，这意味着它没有足够的信心为样本分配标签。我想使用sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support来计算模型的指标，但是我无法防止"-1"分类被认为是假阳性。 我能想到的唯一一件事就是在指标的“每个类”的基础上这样做，然后对指标进行加权平均，排除"-1"类(即precision_recall_fscore_support中的micro选项，同时排除"-1"误报)。 在sklearn中，有什么标准化的方法可以做到这一点，而不需要自己计
浏览 14提问于2019-12-18得票数 0
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我正在尝试使用scikit-learn获得多类分类的精确度、召回率和fscore。我的类有标签0和1，但这不是二进制分类。precision_recall_fscore_support()方法假设我的分类是二进制的，并且只报告类1的结果。如果我将我的标签转换成字符串，那么它需要pos_label。如果我提供pos_label=' 1‘，那么它同样只报告类1的结果。
如何让它将'0‘和'1’视为两个独立的类，并向我显示这两个类的平均结果，而不仅仅是1？
浏览 1提问于2015-12-07得票数 0
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使用10倍的度量的平均值
、、、
我正在进行10k的交叉验证，我想对这些指标进行平均化，但我不会用sklearn来获得它。我就是这样做的，而且这些指标都是通过折叠打印出来的。
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, f1_score, recall_score
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support as score
k = 10
kf = KFold(n_splits=k, r
浏览 0提问于2021-12-29得票数 1
我正在做一些文本压缩/分类，并尝试使用来自precision_recall_fscore_support模块的sklearn.metrics函数来评估性能。我不知道怎样才能创造一个很小的例子来重现这个问题，但也许有人能帮上忙，因为这显然是我错过的。
除其他外，上述函数返回对每个类的支持。文件说明
支持: int (如果平均值不是无)或int数组，None= n_unique_labels：y_true中每个标签出现的次数。
但是在我的例子中，返回支持的类的数量与测试数据中不同类的数量并不相同。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_
浏览 2提问于2016-02-05得票数 0
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我在学习机器学习理论。我有一个使用多类Logistic回归预测的混淆矩阵。
现在，我已经计算了微观和宏观平均数(精确和召回)。
它们的价值是完全不同的。现在我想知道是哪些因素影响了这一点。在什么情况下，微观和宏观会有很大的不同？
我注意到的是，不同类别的预测的准确性不同。这就是原因吗？还有什么其他因素会导致这种情况呢？
样本混淆矩阵：
我计算的微观宏观平均数：
precision-micro = ~0.7329
recall-micro = ~0,7329
precision-macro = ~0.5910
recall-macro = ~0.6795
浏览 1提问于2021-06-05得票数 0
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随机抽取143名女童和127名男童，对每名儿童的血红蛋白水平(以g/dl为单位)进行测量，结果如下。
女孩n=143平均值=11.35SD= 1.41男孩n=127平均值11.01SD =1.32估计样本均值差异的标准误差
浏览 5提问于2022-05-01得票数 0
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2回答
我有一个这样的数据(真正的一个是700万记录和345功能)，下面的图像只是一个小部分，如果一个客户做了一个月的操作。我想要做的是在最后创建一个列，其中包含每个操作之间的平均差异。例如，在第一个记录中，平均差值(可能)为3。
当我说平均差就像op1和op4之间的距离是3，那么op4和op11之间的差是7，op11和op15之间的差值是3，依此类推。因此，如果我们把所有的vaues相加，我们得到13除以op1，op4，op11，op15 (4个运算)的全部运算，得到3.25。这就是我所指的平均值差异。
浏览 1提问于2019-11-13得票数 2
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有没有人比较过并行单个写入和并行批量写入与Firestore之间的性能？ 我每天都在尝试使用数据流导入作业将数据写入Firestore，并且能够在10分钟内写入大约250万条记录。目前，写入是以批处理模式完成的，批处理大小为400。 只是好奇单个写入是否可以提供比批量写入更高的性能？
浏览 19提问于2021-04-16得票数 0
我正在使用tensorflow估计器训练一个分类问题。 我想计算每批数据的f1分数，以及精确度和召回率。 我使用下面的代码计算精度和召回率，并将它们记录下来进行评估和训练。 我也使用这个公式计算了fscore，但是在记录fscore的时候我得到了一个错误。 pre = tf.metrics.precision(labels=labels,predictions=pred,name="precision")
rec = tf.metrics.recall(labels=labels,predictions=pred,name="recall")
fscore
浏览 20提问于2019-04-13得票数 0
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2回答
我目前正在处理一个ML分类问题，我正在使用sklearn库的以下导入和相应的代码计算精度、召回和sklearn。
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
print(precision_recall_fscore_support(y_test, prob_pos, average='weighted'))
结果
0.8806451612903226, 0.8806451612903226, 0.8806451612903226
对于ML分类问题，是否有可能获得所有3种类型的精度、召回和F1值？
对
浏览 0提问于2019-01-07得票数 15
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计算多对分布/直方图之间的总距离
、、、、
我不确定我应该用什么术语来解决我的问题，所以我会举一个例子。
我有2组测量值(每组6个经验分布= D1-6)，它们描述了同一系统的2种不同状态(蓝色和红色)。这些分布可以是多模的、倾斜的、样本不足的，而且在其他一些不可预测的方面是奇怪的。
蓝色是我的参考，我想使红色分布尽可能接近蓝色，所有成对的分布。为此，我将使用我的红色系统的参数，并监控红色的一组测量数据D1-6，试图使它完全重叠蓝色。
我知道我可以使用Jensen-Shannon或Bhattacharyya距离来评估两个分布之间的距离(例如，RED-D1和BLUE-D1 )。但是，-我不知道是否有其他度量可以在这里应用以获得所有分布之间的
浏览 0提问于2019-04-22得票数 0
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我正在通过阅读，并且遇到了一些我不明白的东西。除了Inferno中的8.2.23节外，还有一些比较浮点数的好问题：，。
但是，我仍然遇到了使用all.equal时遇到的问题。使用默认的all.equal，我会得到预期的结果(大部分)。
> all.equal(2,1.99999997)
[1] "Mean relative difference: 1.5e-08"
> all.equal(2,1.99999998) #I expected FALSE here
[1] TRUE
> all.equal(2,1.99999999)
[1] TRUE
我不知道为什
浏览 3提问于2013-09-13得票数 10
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我正在进行多标签分类，评估由precision_recall_fscore_support和average = 'samples'完成。
predict = array(([1,1,0,0], [1,0,0,1], [1,1,1,1]))
expect = array(([1,1,1,1], [1,1,1,0], [1,0,0,0]))
smp_report = precision_recall_fscore_support(expect, predict, average = 'samples')
f_report = f1_score(expect, pre
浏览 2提问于2014-10-05得票数 2
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我使用XGBClassifier来拟合数据集，并使用以下代码获得feature_score： feature_score = clf.get_booster().get_score() 我得到的fscore都大于1，但这怎么可能呢？
浏览 124提问于2019-12-16得票数 0
我在Oracle SQL工作。我有一个有I和日期的表，我试图按主题找到日期之间的平均时间。看起来会是这样的。
表格
SubjectID Date
1 8/01/2013 12:00:00 AM
1 8/31/2013 12:00:00 AM
1 9/10/2013 12:00:00 AM
2 1/01/2010 12:00:00 AM
2 1/21/2010 12:00:00 AM
可以说，我需要编写一个由SubjectID遍历该表的查询，记录日期之间的时间，并输
浏览 1提问于2013-08-23得票数 0
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1回答
我目前正在显示精确度、召回率和fscore。现在我的问题是我如何做到这一点？我尝试了以下几点： num_users, num_items = train_mat.shape
user_input, item_input, labels = get_train_samples(train_mat, num_negatives)
val_user_input, val_item_input, val_labels = get_train_samples(val_mat, num_negatives)
.
.
.
history = model.fit([np.array(user_input),
浏览 9提问于2020-11-18得票数 0
1回答
我需要运行槽10列(100项)(分数1-10分)，并总结每一行到最后的得分。我创建了一个额外的变量" Fscore“，但是由于某种原因，它并没有停止在行的末尾计数，所以如果我的第一行和第二行是50，第二行是20，那么第2行的Fscore将是70。怎样才能逐行计数？=>使第1行的Fscore =50，2=20 (而不是70)等等。
data PAR12;set PAR11;
array score{*} score1-score10;
DO i=1 to dim(score);
if score[i]=10 then Fscore+10;
else
浏览 4提问于2015-04-23得票数 0
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2回答
表格包含订单日期 create table orderdate ( orderdate date not null ) 如何计算表中日期之间的平均天数。需要按日期顺序计算相邻日期之间的差异，以求出订单之间的平均日期数。 将此数字与上一订单日期相加，将生成预计下一订单日期。 例如，如果表包含 2019-09-10
2019-09-21
2019-09-25 订单之间的差异是10天和4天，平均差异是 (10+4)/2 = 7 days 下一订单模拟日期为2019-09-25 +7= 2019-10-02 使用 PostgreSQL 9.4.19
浏览 30提问于2019-09-10得票数 1
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2回答
降噪
、、、
我有一幅灰度均匀的图像，灰度值为100，然后我添加了标准差为5的加性零均值独立高斯噪声
I = ones(100,100)*100;
I_n=I+(5*randn(100,100));
我认为噪声图像中像素强度的平均值和标准差将分别为100和5，
然后，我希望通过2x2平均掩码来减少噪声图像中的噪声。
平均蒙版对图像中像素强度的平均值和标准差有什么影响？增加蒙版的大小是不是更好？
浏览 2提问于2012-05-12得票数 0
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1回答
我正在使用带有TensorFlow后端的Keras开发一个使用python的神经网络模型。数据集包含两个序列，结果可以是1或0，数据集中的正负比为1: 9。模型将这两个序列作为输入输出概率。首先，我的模型有一个密集层，有一个隐藏单元和乙状结肠激活函数作为输出，然后我将模型的最后一层改为一个有两个隐藏单元和softmax激活函数的稠密层，并使用Keras to_categorical函数改变了数据集的结果。这些变化后，模型的准确性、精确性、召回性、F1、AUC等指标都是相等的，具有很高的和错误的价值。下面是我用于这些度量的实现
def recall(y_true, y_pred):
tr
浏览 1提问于2018-12-17得票数 0
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我知道如何找到第一个最高值，但不知道其余的值。请记住，我需要打印第一，第二和第三最高的value.Thank你的位置，并尽量保持它简单，因为我只有2个月的编码。他们也可以是联合队伍。
def linearSearch(Fscore_list):
pos_list = []
target = (max(Fscore_list))
for i in range(len(Fscore_list)):
if Fscore_list[i] >= target:
pos_list.append(i)
return p
浏览 0提问于2015-08-30得票数 10
嗨，我需要从我的数据库中读取多个表，并加入这些表。一旦这些表连接起来，我想把它们推送到Elasticsearch。
表是从外部进程连接的，因为数据可以来自多个源。这不是一个问题，事实上，我有3个单独的进程，以每秒平均30000条记录读取3个不同的表。这些记录被连接到一个multimap中，然后为每个键生成一个JsonDocument。
然后有一个单独的进程，读取非规范化的JsonDocuments，并以每秒平均3000个文档的速度将它们扩展到Elasticsearch。
我很难找到一种分担工作的方法。我确信我的Elasticsearch集群每秒可以处理超过3000个文档。我在想，以某种方式分割
浏览 1提问于2016-02-28得票数 1
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我有二进制分类，其中一个类的大小几乎是另一个类的0.1。
我正在使用sklearn创建一个模型并对其进行评估。我正在使用这两个功能：
print(precision_recall_fscore_support(y_real,y_pred))
out:
(array([0.99549296, 0.90222222]), # precision of the first class and the second class
array([0.98770263, 0.96208531]), # recall of the first class and the second class
ar
浏览 4提问于2020-11-10得票数 3
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2回答
在不使用@TempTables的情况下，如何在忽略小于零的情况下获得列的平均值？我尝试过这样做，认为它只会将小于零的值设置为0，但是如果一个值都<0，则它会将所有内容设置为0。
[AverageCost]=avg(case when [Cost]>0 then [Cost] else 0 end)
编辑:为了澄清，我已经尝试将它们排除在WHERE子句中，但是有些列具有正值和负值。这使得查询排除了具有总体负平均值的列，而只有在执行平均值时才应拒绝负值。因此，如果一列的值为-20，-5，5，10，15，则平均值为10。
浏览 5提问于2015-06-08得票数 2
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为什么所有训练样本(或一批训练中的训练样本)的交叉熵损失平均超过训练集的大小(或批次大小)？
为什么它不只是被总结和使用呢？
浏览 0提问于2023-02-19得票数 0
1回答
我定义了以下函数，该函数返回训练和测试数据集的AUC和PRC分数，您可以通过以下链接找到这些数据集：培训数据集、 测试数据集、
这两个数据集都有以下格式的示例。text列包含文档，label列给出每个文档的情感。
标签文本1我必须承认我沉迷于“2.0版.0.我觉得太可惜了.‘
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn i
浏览 2提问于2021-12-07得票数 0
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1回答
将图像拟合成高斯分布
、、、、
我正在实现一个高斯PDF，我已经安装了一个直方图(匹配)
但是，随着平均值和SD值的改变，输出映像应该会发生变化--我似乎没有得到任何结果。
请有人解释一下，在图片的上下文中，SD和平均值的变化会对它产生什么影响？-如果平均值为30，SD= 10，则图像将比mean=30，SD=80更轻(合并亮度)？
浏览 2提问于2013-09-22得票数 2
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我想计算数据帧中每一对可能的列的每行数之间的绝对差异。
例如，使用下面的dataframe：
x <- rnorm(1:10)
y <- rnorm(1:10)
z <- rnorm(1:10)
df <- as.data.frame(cbind(x,y,z))
有可能的列组合的x-y，x-z，和y-z。我希望计算每一列对在每一行中的数字的差异。
我想要的输出是这样的：
Variable 1 Variable 2 Difference
x y 1
x y 2
x y 3
x z 4
x z 5
x z 6
x z
浏览 3提问于2017-04-28得票数 2
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2回答
我的产品表中有一个int字段，名为product_stat，每次查看产品时都会递增。我还有一个名为date字段product_date_added。
为了计算产品每天的平均访问量，您需要使用当前日期和添加产品的日期来计算产品存在的天数。然后，除以产品统计的天数，它已经存在，以获得平均每天访问。
好的，但我想做的是选择一些产品，并通过访问订购，每天 DESC
我怎么能这么做？
谢谢！
浏览 2提问于2010-01-07得票数 0
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1回答
我有一个查询，它在一列中返回名称，在另一列中返回日期。一个名称将有多个行，每个行包含不同的日期。
是否有可能计算每个日期之间的平均天数(按每个人分组)，以便我最终得到一列列出每个人一次，然后另一列列出平均数？
谢谢
浏览 2提问于2020-06-27得票数 0
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function A*(start, goal)
closedSet := {}
openSet := {start}
cameFrom := an empty map
gScore := map with default value of Infinity
gScore[start] := 0
fScore := map with default value of Infinity
fScore[start] := heuristic_cost_estimate(start, goal)
while openSet is not empty
current := th
浏览 2提问于2017-12-08得票数 1
1回答
在jOOQ (v3.14.4)中使用批处理插入时，我在查看PostgreSQL (v12.6)日志时注意到了一些不一致性。在执行context.batch(<query>).bind(<1st record>).bind(<2nd record>)...bind(<nth record>).execute()时，日志显示记录实际上是逐个插入的，而不是一次性插入的。在执行过程中，context.insert(<fields>).values(<1st record>).values(<2nd record>)..
浏览 1提问于2021-02-21得票数 1
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使用DAX的Power中两个日期之间的平均日期不起作用。
有办法用DAX解决这个问题吗？注册日期和开始日期之间的平均天数(对于所有用户ID，开始日期减去注册日期之间的差额)。
浏览 11提问于2021-12-10得票数 0
1回答
假设图像A和图像B，其中B是A的修改副本，其整体HSV值较高，饱和度较低。如何使用OpenCV报告这些差异？
例如。输出:色调0，饱和度-25，HSV-值+25.
我已经能够将bgr图像转换成hsv图像，并将它们分成三个通道。取两幅图像的每个通道的平均值，然后只输出这些平均值的差异，这是一个好/正确的想法吗？或者是否有一种更好的或者已经包含在opencv中的方法？谢谢!
浏览 4提问于2016-05-24得票数 0
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这个问题的实质是：
我想找到一种正确的方法来计算每个时代(不是按批处理的)之后验证和训练数据的分数。
对于二进制分类任务，我想使用一个简单的Fscore模型来计算每个时期之后的keras。但是如何计算Fscore似乎是讨论的焦点。
我知道keras是批量工作的，计算每一批的fscore的一种方法是 (分数-计算：f1)。
分批计算可能相当混乱，我更喜欢在每一个时代之后计算分数。因此，只要调用history.history['f1']或history.history['val_f1']，而不是就能完成这个任务，因为它显示了按批处理的分数。
我认为一种方法是使用fr
浏览 1提问于2020-05-08得票数 3
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我一直试图在C#中找到一种测量字符串大小的方法。在Win32中测量字符串的Win32是使用GetTextExtent。真正的目标是找到字体字符的平均宽度和高度。查找字符平均宽度的标准方法从获得所有字母字符的宽度开始，除以52：
size = dc.GetTextExtent(
"ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz", 52);
averageWidth = size / 52;
微软有一个页面，在特定的设置下列出一些字体大小的GetTextExtent，我已经通过自己对GetTextExtent
浏览 2提问于2008-10-15得票数 3
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我的Google分析特定窗口的数据如下所示：
观众组
会议总数:5 677次
每届会议平均时间: 248秒
页数/会期= 2.73
总页数=5 677* 2.73 =15 498
总会期(按届会分列)：届会总数*每届会议平均时间= 5,677 * 248 = 1,407,896
行为科
PageViews总额: 15,517 (非常接近观众报告)
每页平均时间: 142秒
总持续时间(按页面浏览量分列)：总页面浏览量*每页平均时间= 15,517 * 142 = 2,203,414
两个持续时间的数字不是都很近吗？
浏览 0提问于2014-07-06得票数 0
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我正在尝试检测集合中某个值的“趋势”。
假设我有以下内容：
{ created_at: 2014-12-01, value:1015 }
{ created_at: 2014-12-01, value:1015 }
{ created_at: 2014-12-01, value:1019 }
{ created_at: 2014-12-02, value:1018 }
{ created_at: 2014-12-02, value:1021 }
{ created_at: 2014-12-03, value:1010 }
{ created_at: 2014-12-03, value:1012
浏览 2提问于2015-02-05得票数 2
3回答
我有点困惑于如何根据比较器中的实现来确定优先级队列的排序方式。在这里，我希望基于降序的FScore进行排序，因此这意味着最低的FScore将位于队列的顶部。我不确定我这样做是否正确(我将此用于A*算法)。
private class puzzleStateComparator implements Comparator<PuzzleState> {
@Override
public int compare(PuzzleState o1, PuzzleState o2) {
//TODO
int[] goalState = Fast
浏览 0提问于2014-09-15得票数 0
1回答
内连接两个表并列出特定行
、、、、
假设我有两个表如下：
+--------------+-------+
| ID | Score |
+--------------+-------
| 123 | 88 |
| 456 | 77 |
| 789 | 88 |
| 111 | 77 |
| 555 | 77 |
|444 | 88 |
| 222 | 77 |
| 333 | 88 |
第二表：
+
浏览 8提问于2022-03-12得票数 1
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我正在使用GridSearchCV，cv = KFold(n_splits=10)，some =‘准确性’和一些测试支持向量机(c=1，gamma=1)。
对于这个测试，我只使用了51个值的向量，以及51个二进制响应中的另一个。
我的结果如下所示：
'split0_test_score': array([ 0.16666667]), 'split1_test_score': array([ 0.4]), 'split2_test_score': array([ 0.8]), 'split3_test_score': array(
浏览 1提问于2017-03-09得票数 0
我第一次使用precision_recall_fscore_support
precision, recall, fscore, support = score(y_test, y_pred)
print('precision: {}'.format(precision))
print('recall: {}'.format(recall))
print('fscore: {}'.format(fscore))
print('support: {}'.format(support))
但是我每个得到两个值
precision:
浏览 4提问于2020-09-25得票数 2
回答已采纳
在这本在线书中查看这个短语：https://hyp.is/GsHrloyvEeaYQ093X053Wg/neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html
它是指二次成本函数(RSS)可以作为每个个体训练实例的平均值。
因此，如果单个培训示例的成本为Cx = (1/2) *\x
你可以让C= (1/n) *Σ(Cx)
你能给出一个错误/成本函数不能写成平均值的例子吗？
浏览 0提问于2016-10-07得票数 1
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