TP（TruePositive）：真正例，真值和预测值都是正例FP（FalsePositive）：假正例，真值是负例，预测值是正例FN（FalseNegative）：假负例，真值是正例，预测值是负例TN（TrueNegative）：真负例，真值和预测值都是负例Accuracy（准确率）：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。P

1.假设有一个二分类的数据集，共含有100个样本，其中正例和负例的比例是1:1，使用某分类模型采用五折交叉验证实验三次，子集与原数据集独立同分布，结果如下。表1.五折交叉验证正例分类结果统计D1为测试集D2为测试集D3为测试集D4为测试集D5为测试集第一次9/2     

1.分类模型介绍分类模型是机器学习的一种类型，它的任务是通过学习样本的特征来预测样本的类别。分类模型通常用于那些输出变量是分类或者离散值的任务，例如，判断一封邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，或者预测一个患者是否患有某种疾病。在训练过程中，分类模型会从标记好的训练数据中学

近似训练是一种用于加速训练过程的技术。 负采样负采样是在训练过程中对目标函数进行简化的一种方法。在传统的训练中，需要计算整个词汇表的概率分布，这在大规模任务中会非常耗时。负采样的思想是通过随机采样一小部分负例来近似计算全局的目标函数。具体来说，对于每个正例（例如

任务：1、解决上次老师问的一些问题？（1）上次老师提到F1得分，再总结一下：混淆矩阵TP：预测正例，实际正例（预测对）FN：预测负例，实际正例（预测错）FP：预测正例，实际负例（预测错）TN：预测负例，实际负例（预测对）精确率=TP/(TP+FP)：预测为正例的那些数据里预测正确的数据个数（预测为正例的有多少预测对

机器学习的结果要用不同于训练数据的测试数据进行评价，否则就没有意义针对训练数据的100%准确率是没有意义的……准确率粗略的评价对象是准确率，旨在评价数据中分类正确的样本数与样本总数之比混淆矩阵首先……简单起见，考虑二分类问题的评价方法。将符合设定的训练数据

如何衡量目标检测算法的优劣目标检测(objectdetection)问题相对于一般AI分类问题更加复杂，不仅检测出目标，输出目标的类别，还要定位出目标的位置。分类问题中的简单accuray指标已经不能反映出目标检测问题结果的准确度，而mAP(MeanAveragePrecision)就是被用来衡量目标检测算法优

前言准确度、精确率、召回率、F1值作为评估指标，经常用到分类效果的评测上。比较好理解的二分类问题，准确度评估预测正确的比例，精确率评估预测正例的查准率，召回率评估真实正例的查全率。如何把这些评估指标用到多分类上呢，比如有三个类别A、B、C，准确度好理解，只要关系是否预测正确即可

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。

借助于二分类来理解版本空间版本空间(versionspace)是概念学习中与已知数据集一致的所有假设(hypothesis)的子集集合。版本空间学习是机器学习的逻辑方法，特别是二分类（bi

准确度、精确度、召回率、F1值作为评估指标，经常用到分类效果的评测上。精确度：可以理解为预测出的东西有多少是用户感兴趣的；召回率：可以理解为用户感兴趣的东西有多少被预

整理下一些常用的评估模型的指标1AUCAUC（AreaUnderCurve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上

一.P-R曲线相关介绍：1.P（precision）：查准率，预测出来的正例中正确的比例2.R（recall）：查全率，衡量正例被预测出来的比例3.P-R曲线：P-R曲线是精确率precision与召回率recall曲线，以r

什么是PR曲线？PR曲线是由模型的查准率和查全率为坐标轴形成的曲线，查准率P为纵坐标查全率R为横坐标把正例正确分类为正例，表示为TP（truepositive），把正例错误分类为负例，表示

混淆矩阵(96条消息)混淆矩阵（ConfusionMatrix）分析_vesper305的博客-CSDN博客_confusion_matrixConfusionMatrix在机器学习领域，混淆矩阵（confusionmatrix），又称为可能性