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<option value="8">9-5</option> <option value="10">9-="8">9-5</option>
浏览 0修改于2016-01-16得票数 1
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问候，在其中一列中，我有如下的值：9-18目前，当我基于这个列进行排序时，我必须如下所示：9-18我想按如下顺序对这些值进行排序：
9-7 (so it
浏览 0修改于2010-08-16得票数 0
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我在熊猫的dataframe (df)中有一篇专栏文章叫做"9-7“。当我使用df.to_csv('df.csv')保存数据时，列的标题将更改为7-9月。意思是九月七日的日期。然而，我需要标题"9-7“。
浏览 0修改于2018-04-04得票数 0
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我花了几个小时来研究例子9-7。另外，.valueOf是否会自动被调用？
提前谢谢你。
浏览 8提问于2016-11-22得票数 0
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即9-7=2. 7+(9-7) = 9.第3行变成4单位平衡.
我在试着用如果的条件来循环。很难到达那里。
浏览 0提问于2019-09-08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
假设我有一个列表：l=[7,2,20,9]和我不想在所有元素之间找到最小的绝对差(在这种情况下，它将是9-7 =2，或者等效地是x=7-9)。所以对于l，最小差是2，我需要的输出是7和9，因为9-7是2。有什么方法可以做到吗？sorted方法破坏了顺序，很难回溯。我漏掉了什么明显的东西吗？谢谢。
浏览 3修改于2022-03-16得票数 1
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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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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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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
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
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在信息检索的背景下，像这样的一些论文谈到了聚合精度-召回曲线(参见图3)。这些曲线与Precision-Recall曲线有什么不同？这篇文章的作者似乎对这两种曲线有所不同，因为他们将图4中显示的曲线描述为精确召回曲线，而不是聚合的精确召回曲线(参见4.5节)。
浏览 0提问于2017-04-24得票数 0
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