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数据库和分类规则，如何计算精度和召回？No. outlook temperature humidity windy play2 sunny hot high TRUE no4 rainy mild high FALSE yes
5 rainy
浏览 3修改于2016-03-12得票数 0
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我正在用DNN解决一个问题。有两个输入变量(包括范畴变量)和一个目标变量(二进制变量)。试验数据的准确度为99.95%。我做了交叉验证(10倍)，其准确性为99.96 (+- 0.05)。Q1。这种行为可以吗？
浏览 1提问于2020-08-17得票数 0
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为了学习精确性和回忆性，我做了一些搜索，我看到了一些表示精确性和回忆性之间的反比关系的图表，我开始考虑它来澄清主题。我想知道逆关系总是存在的吗？假设我有一个二进制分类问题，并且有正负标记类。训练后，一些实际的阳性例子被预测为真阳性，有些被预测为假阴性，一些实际的负数被预测为真假，有些则被预测为假阳性。为了计算精确性和回忆性，我使用了以下公式：
和Recall = \frac{TP}{TP + FN}，如果我减少假阴性，那么真阳性增加，在这种情况下，不精确和回忆都增加了？
浏览 0修改于2019-04-11得票数 11
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嗨，我试图创建一个员工晋升aloghritim，这将有一个高召回率和精确度价值，试图适应我的模型，但得到这个错误请帮助下面是我的协作链接到我的作品到目前为止from sklearn import metrics parameters = {'depth' : [6,8,10],
浏览 17修改于2019-11-07得票数 0
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Assume you are solving a 4-class problem. Your test set is as follows: • 10 samples from class 2, • 10 samples from class 4. The decision made by your classifier is as follows:
• 2 samples from class 1 are decide
浏览 0提问于2020-10-17得票数 -1
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我是新来的。关于这个图书馆，我已经有几个问题了，对某些人来说，这些问题似乎是显而易见的，但我真的想得到正确的直觉。你的帮助将不胜感激。第二个问题，是否有人能澄清/解释P@1 (精确度在1)和R@1 (回忆1)的含义，这是在Fasttext中使用的度量标准？我找到了一个答案，。但是这个答案引起了我更多的疑问：
在链接所提供的响应中，P@1和R@1是什么？根据逻辑和解释，P@1是一个结果(在我们的上下文标签中)，其中我们可能有一个正确的或一个不正确的标
浏览 1修改于2018-03-09得票数 2
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为什么我的模型显示这样的度量？当我的模型是训练回忆和精确度等于零？我试着做蘑菇可食用的、有毒的的二元分类。我有有线电视新闻网的模型，有一些辍学和批量正常化。数据集有~7000 img，比值等于两类。📷
浏览 0提问于2023-06-02得票数 1
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我正在处理两个类数据集，2和4，其中2是正类，4是负面类(关于情感分析)。代码如下：actuals = [2, 4, 2, 4, 2, 4, 2, 4, 4, 4, 2, 4, 4, 4, 2, 2, 4, 4, 2, 4,
浏览 3修改于2019-10-28得票数 2
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嗨，我试图用下列数据绘制召回-精确曲线：0.88196 0.4672570.89899 0.4706590.900922 0.4720380.901345 0.4801440.902825 0.4827170.905152 0.4836210.905682
浏览 4修改于2016-03-12得票数 4
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为了评估性能，我使用了查准率和召回函数precision_recall_fscore_support，但是每次我运行程序时，在精度和召回矩阵中都有不同的值。我怎么能拥有真正的价值观？
浏览 1提问于2015-05-08得票数 1
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我在任何地方都找不到这个问题的答案，所以我希望这里的人能帮助我，也希望其他有同样问题的人能帮我。现在，假设有950真阳性(阳性样本正确分类为阳性)和100假阳性(阴性样本错误分类为阳性)。换句话说，我的精确性应该是：或应该是：
(TruePositive / 1000) / (TruePositive / 1000) + (Fa
浏览 2提问于2015-12-19得票数 1
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假设一个预测一个人是否喜欢机器学习的模型有99%的真阳性率和1%的假阴性率，而一个人喜欢机器学习的概率是0.5%。被模型预测为积极的人实际上喜欢机器学习的概率是多少？
浏览 13提问于2019-12-02得票数 0
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假设我有分类决策和信任作为记录，有任何方法可以通过SQL获得精确/召回曲线吗？换句话说，是否有一种方法将以下一组查询折叠为一个查询？select avg(predicted_label=correct_label) from t where confidence<1select avg(predicted
浏览 4提问于2014-01-23得票数 1
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假设一个两类分类问题。一个类别有超过95%的标签数据，而另一个类别有5%的标签数据。这两门课很有偏颇。下面是我使用的方法/度量(使用精度/召回)。我想知道是否还有其他更好的度量或方法来评估5%的小类？我给5%的小类分配了一个权重，但是我在这里要求一种更系统的方法来测量有偏见的数据集。scores = cross_validation.cross_v
浏览 1提问于2016-08-28得票数 1
我正在进行文本分类分析，并运行了基于NB的分类器，结果如下： precision recall f1-score support
1 0.67 1.00 0.80 4
浏览 1提问于2016-06-04得票数 1
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