简明结果精度0.8252查准率0.8158查全率0.8101F1值0.8072详细方案和结果分析解决方案【包括预测分析的设计思路的具体实现过程或实现步骤】设计思路方法：将承重强度的范围划分为若干个等宽区间。例如，如果最小值是20MPa，最大值是60MP

 实验报告名称：混凝土承重等级预测一、实验背景在土木工程中，混凝土是构筑建筑物最基本的材料。混凝土可承受的强度与其寿命、制造所使用的材料、测试时的温度等因素息息相关。混凝土的制造过程十分复杂，涉及水泥、熔炉产出的煤渣和灰烬、水、强度塑化剂、粗聚合剂、细

文章目录模型评估与选择（评价指标理论）1.经验误差与过拟合2.评估方法留出法hand-out交叉验证法crossvalidation自助法bootstrapping调参与最终模型3.性能度量错误率与精度查准率、查全率与F1ROC与AUC代价敏感错误率与代价曲线模型评估与选择（评价指标理论）1.经验

        上一篇文章我们提到，查全率和查准率是一对矛盾的度量，那在实际的应用中怎么选取一个合适的值去平衡这两个度量，这里我们介绍三种方法，这个值就叫做最优阈值。1.方法一：选择平衡点      我们看下图        如图一中所示，Threshold就是阈值，Precision

单一数字评估指标无论是调整超参数，或者是尝试不同的学习算法，或者在搭建机器学习系统时尝试不同手段，会发现，如果有一个单实数评估指标，进展会快得多，它可以快速告诉，新尝试的手段比之前的手段好还是差。所以当团队开始进行机器学习项目时，经常推荐他们为问题设置一个单实数评估指标。

在癌症示例中，敏感性和特异性指：敏感性（sensitivity）：在患有癌症的所有人中，诊断正确的人有多少？特异性（speciticity）：在未患癌症的所有人中，诊断正确的人有多少？查准率和查全率的定义如下：查准率（precision）：在被诊断患有癌症的所有人中，多少人确实得了癌症？查全率（recall）：在患有癌症的所有人中，

机器学习中所用模型的好坏需要通过一些量化的指标来评估。对于分类模型，是通过：1）精度（Accuracy）；2）准确率（Precision）；3）召回率（Recall）；4）F1分数；5）ROC（Receiveroperatingcharacteristiccurve）曲线；6）AUC（AreaUnderCurve）曲线来实现的。二分类模型对于二分类问题，通常将两个类别称为正类和负类。

召回率(RecallRate，也叫查全率)是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；精确率（PrecisionRate，也叫查准率）是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率。概率论中的第一类错误和第二类错误：第一类错误：原假设是正

摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。本文分享自华为云社区

数据预处理：清理灰度处理： 零件缺陷检测，裂缝 减少数据量减少运算量只需要一个值正则化：normalization 分布不 加快收敛速度数据增强： 数据不均衡的时候为了增

前言一，精确率、召回率与F11.1，准确率1.2，精确率、召回率1.3，F1分数1.4，PR曲线1.4.1，如何理解P-R曲线1.5，ROC曲线与AUC面积二，AP与mAP2.1，AP与mAP指标

目录目录目录前言一，精确率、召回率与F11.1，准确率1.2，精确率、召回率1.3，F1分数1.4，PR曲线1.4.1，如何理解P-R曲线1.5，ROC曲线与AUC面积二，AP与mAP2.1，AP与mAP指标理解

参考：西瓜书第二章​之前的文章​​介绍了多种模型选择的概念，其关键是设计一个对比各个方法所得模型及其模型参数的规范流程，并利用它从假设空间中选出泛化能力最强的模型，形式

一，anchors所谓​​anchors​​​，实际上就是一组由generate_anchors.py生成的矩形框。其中每行的4个值​​(x1,y1,x2,y2)​​​表矩形左上和右下角点坐标。9个矩形共有

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机器学习笔记（二）文章目录​​机器学习笔记（二）​​​​调参​​​​性能度量​​​​最常见的性能度量​​​​查准率/查全率/F1​​​​ROC与AUC​​​​代价敏感错误率以及代

布尔逻辑改变顺序用括号(A+B)*与AND或*，提高查准率或OR或+，提高查全率非NOT或-截词检索?有限截断或*无限截断为了扩大范围，提高查全率中间截断analy?e

1.混淆矩阵通常对于二分类模型，我们的预测结果与实际情况两两组合，会得到4种结果。这4中结果组成了混淆矩阵。以0,1作为两种类别。如下：用P(Positive)、N(Negative