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已考虑的培训特性0:8163(defects-free:6056, defects: 2106) 考虑验证功能8163:9796(defects-free:1634, defects: 0) 剩下的功能是用于测试的precision': 0.0, 'recall': 0.0,
'global_step': 332261 我认为，由于数据集不平衡，我得到了精度和召回率</
浏览 159提问于2020-03-25得票数 0
召回率约为65%，准确率为40%，置信阈值为95%。数据集大小为15个类，每个类至少有100个注释框。图片总数为300张。如何提高模型的召回率？另一个问题是:对
浏览 1提问于2018-04-21得票数 0
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我读过词干处理损害了精确度，但提高了文本分类的召回率。这是怎么发生的呢？当你使用词干的时候，你增加了查询和样本文档之间的匹配数，对吗？
浏览 2提问于2012-04-29得票数 3
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损失不到0.1，准确率超过99%，但当我想预测时，它会将所有单词标记为相同的(就像那些单词不是脏话一样)。我已经列举了每一行中的所有单词和标签： max_len = 50
Total params: 1,556,703Non-trainable params: 0
浏览 85提问于2021-10-26得票数 0
sklearn上有一个评估指标，它是f1- score (也存在f-beta score)。当它是大或小时，它表示什么。
浏览 3提问于2017-08-30得票数 6
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假设我们有99%的非跨度和1%的跨度。在这里，我编写了如下函数在这里，我们有真正的正数是零。准确率为99%。在这种情况下，精确度和召回率为零。我的理解是正确的吗？在以下情况下，请求提供填写下表
predict class1
浏览 2提问于2017-03-10得票数 0
,fallOut:0.0018668022652391654,nDCG:0.04447353132522083,reach:0.997624703087886]
这是否意味着，我只得到了4%的好推荐(精确度)和大致相同水平的差推荐(回想)？数字最好应该是什么样子-精度为1.0，召回率为0.0？
浏览 1提问于2013-05-10得票数 4
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我有一个倾斜的数据集(5,000,000个正样本和只有8000个负二进制分类)，因此，我知道，准确性不是一个有用的模型评估指标。我知道如何在数学上计算精度和召回率，但我不确定如何在python代码中实现它们。
当我在所有数据上训练模型时，我获得了99%的总体准确率，但对反面示例的准确率为0% (即。将一切都归类为积极的)。我已经使用criterion = nn.CrossEntropyLoss()和optimiser
浏览 5提问于2018-07-19得票数 3
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我已经通过改变阈值并计算召回率和精确度来计算召回率-准确率曲线的点数。recall')hold onhold off
但问题是，我必须估计多项式的次数(在本例中为5
浏览 3提问于2013-03-20得票数 1
我正在学习文档的精确度和回忆力，但我在理解这个特定的问题时遇到了困难。
Precision:--100%--|--50%--|--33.3%--|--25%--|--40%--|--50%--|
召回<
浏览 1提问于2015-05-10得票数 0
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refit=refit_score,在评分中使用这些值的目的是什么，即精确度、召回率、准确性？它计算可能参数的精确度，召回率，准确率，并给出结果，现在的问题是，如果这是真的，那么它是根据精确度，召回率还是准确率来选择最佳参数？上面的说法是真的吗？
浏览 2提问于2018-09-27得票数 8
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我想预测0到9之间的数字是5还是不是。我使用了cmaterdb数据集。对于此任务，我更改了训练和测试数据集中除5之外的所有数字标签0for i, label in enumerate(new_train_label):for i, labelin enumerate(ne
浏览 8提问于2020-05-30得票数 1
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我有一个100,000的训练样本(有5个特征) (90,000分类为'0‘，其余分类为'1')对提高查准率/召回率有什么建议吗？
浏览 0提问于2018-09-22得票数 0
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精度-召回曲线中的阈值是什么？
、、、、
我知道精确度的概念以及召回的概念。但我发现很难理解“门槛”的概念，它使任何P-R曲线成为可能。但是现在我该如何绘制P-R曲线呢？以什么为基础？我只有两个值，一个精确度和一个召回率</e
浏览 7提问于2017-09-15得票数 29
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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
所以我知道了Precision和Recall代表什么。但是，什么仍然被认为是像样的精确度/召回率指标？比如我有一个二进制分类算法，它的精度是0.34，但召回率是0.98
浏览 4提问于2019-04-16得票数 0
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我有一个特征集，是从大小为48的音频中提取出来的。我有一个模型(多层神经网络)，它在测试和验证集上的准确率约为90%。(没有标准化或标准化)这怎么可能？规范我的数据的正确方法是什么？
浏览 0提问于2019-01-06得票数 1
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我正在研究两个不同季节的环路闭合检测问题，例如夏季和秋季。我需要绘制精确的回想曲线。假设我拍了500张夏天的照片和500张秋天的照片。我有距离矩阵。
但我完全搞不懂，如何制作精确的回忆曲线。我知道精确度和召回率的定义，但我无法接近这个问题的解决方案。期待着任何形式的帮助或评论或建议。提前谢谢。
浏览 32提问于2018-09-10得票数 0
尽管准确率很高，但模型的性能很差。如果不是auc，这是处理不平衡数据的最好方法。
浏览 146提问于2019-02-26得票数 0
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我必须使用决策树对不平衡数据集(50000:0,1000:1)进行二进制分类。首先，我将数据集划分为训练集和测试集(80%-20%)。然后我在train2和test2集合中拆分训练(66%,33%)。我使用dtc(#1)来预测test2，并且我只采用预测为真的实例。我使用在第一个过采样训练集上训练的dtc(#3)来预测官方测试集，并得到Recall=0.92和Precision=0.44。最后，我只在dtc(#3)预测为真的数据上使用了dtc(#2)，希望能区分TP和F
浏览 0提问于2019-03-28得票数 1
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