首页 > TAG信息列表 > 分类器
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    recall和precision的计算方法
    recall和precision的计算方法15英寸>渐变字体    在信息检索和机器学习领域中，recall和precision是两个经常被用来评估分类器性能的重要指标。这两个指标能够帮助我们衡量分类器在处理真实问题时的准确度和完整度。在本文中，我们将探讨这两个概念的含义以及如何计算它们。    首先，我们来定义一下recall和precision。在二分类
    时间：2023-07-27  热度：22℃
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    数据挖掘TP（
    数据挖掘TP（（遇到了这么⼀个关于评价分类器的题，想偷个懒，但是发现⽹上的解释都很抽象，当然也是我愚钝，于是⾃⼰琢磨了琢磨，稍微有了点苗头，赶紧写下来以供分享）数据挖掘中当建⽴起分类模型/分类器后，希望能够对该分类器进⾏准确率的评估。那么，什么是准确率？如何评估它？如何得到可靠的准确率估计？接下来对分类器的评估问题进⾏详述。1.评估分类器性能的度量度量符号/公式备注真正例/
    时间：2023-07-27  热度：10℃
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    ce异常计算公式
    幼儿健康教案ce异常计算公式番茄排骨汤的做法>恢谐    CE异常计算公式是一种用于计算CE（ClassificationError）异常的公式。它通常用于监督学习中，用于评估分类器的性能。CE异常是指分类器在进行分类时，出现错误的情况。    CE异常计算公式如下：    CE = (FN + FP) / (TP + TN + FN +
    时间：2023-07-27  热度：10℃
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    分类算法的评价指标
    分类算法的评价指标⼀、引⾔分类算法有很多，不同分类算法⼜⽤很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进⾏算法的选择，如何选择分类，如何评价⼀个分类算法的好坏，前⾯关于决策树的介绍，我们主要⽤的正确率（accuracy）来评价分类算法。正确率确实是⼀个很好很直观的评价指标，但是有时候正确率⾼并不能代表⼀个算法就好。⽐如某个地区某天地震的预测，
    时间：2023-07-27  热度：9℃
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    分类指标准确率precision和正确率accuracy灵敏度nsitive特异度sp。。。
    分类指标准确率precision和正确率accuracy灵敏度nsitive特异度sp。。。氓读后感⼀、引⾔  分类算法有很多，不同分类算法⼜⽤很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进⾏算法的选择，如何选择分类，如何评价⼀个分类算法的好坏，前⾯关于决策树的介绍，我们主要⽤的正确率（accuracy）来评价分类算法。&nbs
    时间：2023-07-27  热度：8℃
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    sparkmllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标
    sparkmllib源码分析之⼆分类逻辑回归的评价指标在逻辑回归分类中，我们评价分类器好坏的主要指标有精准率（precision），召回率（recall），F-measure，AUC等，其中最常⽤的是AUC，它可以综合评价分类器性能，其他的指标主要偏重⼀些⽅⾯。我们介绍下spark中实现的这些评价指标，便于使⽤spark训练模型后，对训练结果进⾏评估。1. 评价指标##1.1. 混淆矩阵###混淆
    时间：2023-07-27  热度：19℃
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    分类指标准确率（Precision）和正确率（Accuracy）的区别
    分类指标准确率（Precision）和正确率（Accuracy）的区别⼀、引⾔  分类算法有很多，不同分类算法⼜⽤很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进⾏算法的选择，如何选择分类，如何评价⼀个分类算法的好坏，前⾯关于决策树的介绍，我们主要⽤的正确率（accuracy）来评价分类算法。  正确率确实是⼀个很好很直观的
    时间：2023-07-27  热度：40℃
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    随机森林、GBDT、XGBoost比较
    随机森林、GBDT、XGBoost⽐较RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Enmble Learning），集成学习的⽬的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能⼒和鲁棒性。  根据个体学习器的⽣成⽅式，⽬前的集成学习⽅法⼤致分为两⼤类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串⾏⽣成的序列化⽅法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时⽣成的并⾏化⽅法；前者的
    时间：2023-07-18  热度：21℃
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    随机森林（rf）梯度提升树（gbdt）和xgboost的区别与联系
    随机森林（rf）梯度提升树（gbdt）和xgboost的区别与联系由于本⽂是基于⾯试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后⽂。会计学毕业论文  RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Enmble Learning），集成学习的⽬的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能⼒和鲁棒性。  根据个体学习器的⽣成⽅式，⽬前的
    时间：2023-07-18  热度：18℃
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    车联网环境下基于Stacking集成学习的车辆异常行为检测方法
    2021年（第43卷）第4期汽车工程Automotive Engineering2021（Vol.43）No.4 doi：10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.007车联网环境下基于Stacking集成学习的车辆异常行为检测方法*薛宏伟1，刘赢1，庄伟超2，殷国栋1，2（1.东南大学网络空间安全学院，南京211189；2.东南大学机械工程学院，南京211189）［摘要］
    时间：2023-07-16  热度：11℃
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    脑门大的女生Scikit-LearnTensorFlow机器学习实⽤指南（四）：分类【上】机器学习实⽤指南(四)：分类【上】作者：LeonG本⽂参考⾃：《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow 机器学习实⽤指南》，感谢中⽂AI社区提供翻译。本⽂全部代码和数据集保存在我的github-----机器学习的监督学习任务中最
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    基于jupyternotebook的python编程-----MNIST数据集的的定义及相。。。基于jupyter notebook的python编程-----MNIST数据集的相关处理⼈⼯智能我们已经有过⼀段时间的学习了，其中，第⼀章提到，最常见的监督式学习任务包括回归任务(预测值)和分类任务(预测类)。第⼆章探讨了⼀个回归任务–预测住房价格，⽤到了线性回归、决策树以及随机森林等各种算法(我们会
    时间：2023-07-13  热度：15℃
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    UML中各图形或图标表示的意思
    UML中各图形或图标表⽰的意思武汉瑜伽培训类类 的 UML 表⽰是⼀个长⽅形，垂直地分为三个区，如图 1 所⽰。顶部区域显⽰类的名字。中间的区域列出类的属性。底部的区域列出类的操作。当在⼀个类图上画⼀个类元素时，你必须要有顶端的区域，下⾯的⼆个区域是 可选择的（当图描述仅仅⽤于显⽰分类器间关系的⾼层细节时，下⾯的两个区域是不必要的）。图 1 显⽰⼀个航线班机如何作为 UML 类建模。正如我们所能见
    时间：2023-07-12  热度：14℃
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    Juniper M10i 路由器的QoS配置示例
    Juniper M10i 路由器的QoS配置示例一、QoS策略标准按目前QoS的现有分类标准（缺省VPLS分类器、缺省IP优先分类器、缺省MPLS分类器、缺省DSCP分类器、缺省IEEE 802.1p分类器、缺省IEEE 802.1ad分类器），由于各厂家品牌不同，同一品牌型号不同，同一型号操作系统版本异样，且各厂家采用标准不一，QoS代码实现也不尽相同。因此，云南铜业（集团）有限公司在《云铜信息
    时间：2023-07-12  热度：20℃
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    python识别物体⼤⼩_Python-OpenCV——物体识别（TrainCascade。。。在上次教程Python-OpenCV —— Machine Learning讲述了如何建⽴模型，进⾏训练，然后利⽤模型对新获得的照⽚进⾏预测并给出预测值，本期教程针对某个特定的物体进⾏检测，将其标记出来，分为3个步骤，第⼀：训练特定物体，第⼆：extremepapers训练模型ssnd级联分类器前⼏天看
    时间：2023-07-11  热度：14℃
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