序言选择用于评估机器学习算法的指标非常重要。指标的选择会影响机器学习算法性能的衡量方式并比较。它们会影响我们如何权衡不同特征的重要性结果以及选择哪种算法的最终选择。算法评估指标针对分类和回归类型的机器学习问题，我们将演示了各种不同的算法评估指标。对于分

论文：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Huang_Mask_Scoring_R-CNN_CVPR_2019_paper.pdf论文翻译和解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111722103?utm_id=0这篇文章的motivation在于质疑了maskrcnn中利用mask分类的confidence来作为mask完整性指标的标准

默认的，cross_val_score只能计算一个类型的分数，要想获得多个度量值，可用函数cross_validate >>>fromsklearn.model_selectionimportcross_validate>>>fromsklearn.metricsimportrecall_score>>>scoring=['precision_macro','recall_macro�

ScoringSubsequencestimelimitpertest2.5secondsmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputThe score ofasequence [s1,s2,…,sd][1,2,…,] isdefinedas s1⋅s2⋅…⋅sdd!1⋅2⋅…⋅!,where d!=1⋅2⋅…⋅d!=1

说明scoring参数输入形式包括字符串、可调用对象或评分函数。以下是常用的评分规则示例：使用预定义的字符串指定评分规则：'accuracy'：准确率（分类问题）'precision'：精确率（分类问题）'recall'：召回率（分类问题）'f1'：F1分数（分类问题）'r2'：R2分数（回归问题）'mean_squared_error'：均方误差（

文中\(a\)为题目中给的\(a\)。如果我们要求\(a_1,a_2,a_3,\dots,a_m\)的结果，那么我们可以把\(a\)数组从后往前依次除以\(i\)，\(i\)从\(1\)到\(n\)，即为\(\frac{a_1}{m},\frac{a_2}{m-1},\frac{a_3}{m-2},\dots,\frac{a_{m-1}}{2},\frac{a_m}{1}\)，并将其保