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我想部署XGBoost (在R中)，并达到最好的精确度和召回。为了处理不平衡问题，我尝试了正面类的重采样，以及正类的XGB高权重。然而，尽管召回率很高，但精确度很低(约0.10)。My参数调优用于XGB:参数间隔: max_depth = 3-10λ=0- 50γ=0 -10 min_child_weight =1 -10 eta =0.01-0.2 0
然后，我尝试了随机森林与上采样数据集，它表现惊人的召回0.88和精度0.73 (在测试数据集)。
浏览 0提问于2022-01-06得票数 6
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Extra LargeBlue, 3-10 Years, LargeBlue, 3-10 Years,MediumBlue, 3-10 Years, SmallRed, 3-10 Years, ExtraLargeRed, 3-10 Years, Large
浏览 0修改于2018-12-19得票数 0
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%date:~3-10%MSG * %date:~3-10%
我希望我的消息框显示(在帐户日期中挂起) 01-01-2012不是%日期：~3-10%
浏览 0修改于2014-08-24得票数 0
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我有一个图像目录，我想动态地组合3-10个图像。它将在任何地方从3-10张图片.我的想法是创建n个变量，然后将这些n个变量传递给image_append。/Desktop/',pattern = '.tif') ##list of images, could be 3-10assign(paste("image", h,
浏览 1修改于2020-04-13得票数 0
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使用下面的精度召回图，其中召回在x轴上，精度在y轴上。我可以使用这个公式来计算给定精度，召回阈值的预测次数吗？这些计算是基于橙色趋势线的。在召回值为0.2时，有(0.2 * 100) = 20个相关实例。在召回值为0.2时，精度= .95，因此真阳性数(20 * .95) = 19。这是从精度召回图计算真阳性数的正确方法吗？
浏览 111修改于2019-03-14得票数 6
但我不明白为什么召回的价值为基本增长(如我所预期)，但召回溢价下降。精度值也是一样的。下面是我的结果:基本和高级是我的类标签的值真正的基础类召回: 91.83%的类精确性: 81.18%用K=2真高级级召回: 32.87%的类别精确度: 45.20%
浏览 0修改于2019-11-12得票数 1
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精确度优化了假阳性和召回假阴性。最后，应该考虑的企业的成本目标是什么。就像医院一样，你可能想要一个具有高召回率(低假阴性率)的算法，因为错过识别恶性肿瘤的成本比必须对这些错误警报进行更多调查的成本更高。
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。即使业务目标有利于优化错误否定(高召回率)，这是否可以考虑这样的算法，虽然有利于高召回率，但具有较差的精确度价值。
浏览 4提问于2019-04-16得票数 0
这个模型的召回率比精确度好多少？(计算召回-精度到小数点后3位)(使用y_test和X_test计算精度和召回率。)
浏览 0提问于2019-02-01得票数 1
对于时间序列异常检测的评价，哪一个更好，精度/召回/F1还是ROC-AUC？如果我使用精确/召回/F1，是否应该只对正类检查精度/召回/f1？我认为由于阳性样本的数量很少，所以只对正类检查精确度/召回/F1是不合适的
因此，我应该检查正类和负类的精确/召回&#x
浏览 0提问于2021-06-23得票数 2
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然而，一个特定的请求需要我在另一个服务器上持续轮询一个状态大约3-10秒的时间。客户端<-> axis2 <->服务器轮询3-10秒
浏览 0修改于2010-07-02得票数 1
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我需要介绍一个延迟50-300毫秒到所有数据包TCP/UDP 2-3秒，每隔3-10分钟一次。也就是说，一旦延迟发生，下一个延迟应该在3-10分钟内发生。
我可以只使用netem而不使用其他脚本吗？
浏览 0提问于2021-09-20得票数 0
在精确回忆曲线下，我迷失在召回值与面积之间的关系中。我使用二进制分类器对不平衡的数据集进行分类。我通过默认的sklearn python包记录了查准率-召回曲线下的召回值和区域。召回: 0.629，auc查全率: 0.8828召回: 0.8426，auc查全率: 0.884为什么召回值提高而精确召回曲线不变？
浏览 1修改于2021-02-26得票数 0
-精度: 0.6652 -召回:0.6652-损失: 0.5987 -准确性: 0.0000e+00 -精度: 0.6659 -召回: 0.49 - ETA: 22-损失: 0.5974 -准确性:0.6673 -召回: 0.49 - ETA: 22s -损失:0.5964 -精度: 0.0000e+00 -精度: 0.6671 -召回:0.6671- ETA: 22s -丢失: 0.5969 --准确性: 0.0000e+00 : 0.6681 -召回: 0.50 - ETA: 22s -损失: 0.5
浏览 2提问于2020-11-15得票数 0
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array_by_lang => array( [3-1] => array(//some informations), [no] => array( [3-
浏览 4提问于2015-11-04得票数 0
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与Outlook和Exchange兼容的“召回消息”响应的主题行和内容是什么？
我正在制作一个第三方应用程序，我想正确地处理消息召回，并想知道我的应用程序应该如何响应该召回消息。
浏览 0修改于2015-02-17得票数 3
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IoU=0.50:0.95、area=medium、maxDets=100 = 0.317平均召回(AR) @ IoU=0.50:0.95 \ area= all \x maxDets= 1= 0.303平均召回率(AR) @ IoU=0.50:0.95 \ area=所有的_(_
平均召回(AR)
浏览 0提问于2019-01-08得票数 2
G-度量(或Fowlkes-Mallows索引)是几何的平均值精度和召回的平均值。F1 (谐波) $= 2\cdot\frac{精度\cdot召回}{精确+召回}$算术$= \frac{精确+召回}{2}$
我问这个问题的原因是，
浏览 0修改于2018-08-12得票数 12
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