companydirectorylist.com  Global Business Directories and Company Directories
Search Business,Company,Industry :
Business Directories,Company Directories   |   Contact potential dealers,buyers,sellers,suppliers


Country Lists
USA Company Directories
Canada Business Lists
Australia Business Directories
France Company Lists
Italy Company Lists
Spain Company Directories
Switzerland Business Lists
Austria Company Directories
Belgium Business Directories
Hong Kong Company Lists
China Business Lists
Taiwan Company Lists
United Arab Emirates Company Directories


Industry Catalogs
USA Industry Directories

  • 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎
    在看到的几个项目中都是用AUC来评价分类器的好坏，而不是使用精确率，召回率，F1值，请问这是什么原因呢？ 他们各自有什么优缺点和使用场景啊？
  • 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
    F1 上面我们介绍了精确度和召回率两个概念，但在实际建模过程中，这两个指标往往是此消彼长的，所以想要找到二者之间的一个 平衡点，我们就需要一个新的指标： F1分数。F1分数同时考虑了查准率和查全率，让二者同时达到最高，取一个平衡。
  • 如何解释召回率与精确率？ - 知乎
    纠正下， 精确率 (precision)和 准确率 (accuracy)是不一样的，题主问的应该是精确率与召回率之间的差别。 一 定义辨析 刚开始接触这两个概念的时候总搞混，时间一长就记不清了。 实际上非常简单， 精确率 是针对我们 预测结果 而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测
  • 为什么多分类计算出来的精确率 准确率 召回率 f1-score值都一样？ - 知乎
    F1值是精确率和召回率的加权调和平均数，精确率和召回率都是越高越好，但两者往往是矛盾的。 因此 常用F1-score来综合评价分类器的效果，它的取值范围为0到1，越接近1效果越好。
  • 如何解释召回率与精确率？ - 知乎
    提到AI，经常有人会提到召回率和查准率、精确率，这几个指标也是评估模型能力的非常重要的指标，它们关乎到模型识别能力。要注意的是召回率和精确率是非常容易混淆的，也是我面试候选人必问的题目之一。 一、召回率 召回率 主要衡量模型对正类样本的识别能力。所有实际为正类的样本中
  • 精确度、召回率、准确度、F1score - 知乎
    F1 = 2 * (精确率 * 召回率) (精确率 + 召回率) 有关 F1 分数和如何在 sklearn 中使用它的更多信息，请查看此链接 sklearn相关知识。 平均绝对误差 您可能已回想起，在统计学中可以使用绝对误差来测量误差，以找出预测值与真实值之间的差距。
  • 关于目标检测网络的召回率recall和精确率precision定义含义？ - 知乎
    关于目标检测网络的召回率recall和精确率precision定义含义？ YOLOv5源码中评价模型的recall和precision计算是通过pr曲线上F1值最大点对应的p和r实现的；而我所看的论文中对p和r进行评价基本是…
  • 为什么神经网络accuracy值很高，但是F1,recall,precision特别差? - 知乎
    F1-score是分类问题的一个衡量指标，是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。 为了方便表达，使用P代表precision，R代表recall，则F1-score计算公式如下：




Business Directories,Company Directories| 
Business Directories,Company Directories copyright ©2005-2012 
disclaimer