回答情况：
提问时间：
问题标签：
Count(US) Mean(US)1 4-Mean(UK) 1 4-7 277 NaN 4-7 25 NaN
2 4-7
浏览 2提问于2018-06-05得票数 1
回答已采纳
Price Weight Range Count A 40 20 4-7 23 B 20 73 4-7 43 B 20 73 >=16 12
C 10 20
浏览 0修改于2018-06-06得票数 2
回答已采纳
我有一个带有值的数据 A 1-3 5 A 8-15 2 B 8-15 1 Sold A 1-3 5 8-1
浏览 0修改于2018-06-04得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在尝试搜索位于4-7号字符中的精确字符串。当我在终端上运行cut命令时，它可以工作，但是在脚本中它失败了，因为我相信if语句会给我提供"0“。这就是我所做的：if [[ John == cut -c 4-7 "${NAME}" ]]; then fi Do Something...
浏览 0修改于2015-02-13得票数 0
但我不明白为什么召回的价值为基本增长(如我所预期)，但召回溢价下降。精度值也是一样的。下面是我的结果:基本和高级是我的类标签的值真正的基础类召回: 91.83%的类精确性: 81.18%用K=2真高级级召回: 32.87%的类别精确度: 45.20%
浏览 0修改于2019-11-12得票数 1
回答已采纳
有些汽车有修理功能，所以它们被称为 Cars Range(Days) Sold 1 4-7 23 3 B 4-7 4 0 A 1-3 5 2
浏览 1修改于2018-06-04得票数 1
回答已采纳
3回答
我试图使用grep打印从9开始的邮政编码，并且只能包含4-7之间的数字。我使用的命令是问题是，我得到的邮政编码的数字为1，2，3，8，我的输出应该是：9455495567但是，我得到了一些邮政编码，例如：92231
我试图排除任何不是9并且在4-7范围内的数字。
浏览 0修改于2018-11-14得票数 0
使用下面的精度召回图，其中召回在x轴上，精度在y轴上。我可以使用这个公式来计算给定精度，召回阈值的预测次数吗？这些计算是基于橙色趋势线的。在召回值为0.2时，有(0.2 * 100) = 20个相关实例。在召回值为0.2时，精度= .95，因此真阳性数(20 * .95) = 19。这是从精度召回图计算真阳性数的正确方法吗？
浏览 111修改于2019-03-14得票数 6
精确度优化了假阳性和召回假阴性。最后，应该考虑的企业的成本目标是什么。就像医院一样，你可能想要一个具有高召回率(低假阴性率)的算法，因为错过识别恶性肿瘤的成本比必须对这些错误警报进行更多调查的成本更高。
但是，什么仍然被认为是像样的精确度/召回率指标？比如我有一个二进制分类算法，它的精度是0.34，但召回率是0.98。即使业务目标有利于优化错误否定(高召回率)，这是否可以考虑这样的算法，虽然有利于高召回率，但具有较差的精确度价值。
浏览 4提问于2019-04-16得票数 0
这个模型的召回率比精确度好多少？(计算召回-精度到小数点后3位)(使用y_test和X_test计算精度和召回率。)
浏览 0提问于2019-02-01得票数 1
这个数组看起来像这个6，7，4-7，2-5，$in = $register_order['product_id_array'];但电子邮件显示如下：我想把它渲染成：4-7谢谢!
浏览 13提问于2016-07-20得票数 1
回答已采纳
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
回答已采纳
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
回答已采纳
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
回答已采纳
例如，系列4,5,6,7被编写为4-7。我的目标是扩展这个字符串，使所有数字都由comas分隔(4-7应该变成4,5,6,7)。我做了什么，s="4092-4093,4095-4097,4104,4107,4111,4125-4127"如何将4-7类型的模式替换为字符串中的4,5,6,7？我在Mac OS X 10.11.3上使用Terminal 2.6.1 (361.1)
浏览 3修改于2016-08-15得票数 0
回答已采纳
6 NA 3 138 NA 6 1510 7 5 16 a b c2 4-7 6 124 11 1 166 NA 3 138 NA 6 1510 4-7 5 16
我感到困惑和疲惫，并寻求帮助。
浏览 2修改于2017-05-02得票数 5
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
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
2回答
我的目标是获得多少相同的值，以保证召回和精度，为此，我使用了class_weight函数的RandomForestClassifier参数。当用class_weight = {0:1，1:1}来拟合随机森林时(换句话说，假设数据集不平衡)，我获得：当我将class_weight更改为{0:1，1:10}时，我获得：因此，召回和精确值几乎没有变化(即使我从10增加到100，变化也
浏览 1修改于2018-11-01得票数 1
回答已采纳
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号