交叉验证并获得每个类别标签的精确度、召回率、F分数 - 腾讯云开发者社区

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单单知道分类正确率是不够的，你可以使用更多的性能评估指标

在原作者的上一篇文章中，提到了如何利用交叉验证和多重交叉验证来评估模型的鲁棒性（健壮性），即模型在训练集未设计的样本上的泛化性。在上一篇文章中主要用了分类正确率和平均分类正确率来作为观测指标。...在本文中，上方的列标注为观测到的真实类别标签，左侧的行标注的是模型预测的类别标签，每个单元格中的数字代表同时分类器输出结果同时满足行，列要求的样本数量。...F1得分 F1分数的计算公式为 2((precisionrecall)/(precision+recall))，也被称作F分数或者F度量。换言之，F1分数是综合考量精确率和召回率的结果。...如果我们综合精确率和召回率来选择模型的话，F1分数表明了我们设计的模型一定要超越预测结果均为会复发时的F1分数，可以看出CART模型的预测能力并没有达到这一要求。...通过实例，我们可以知道混淆矩阵将预测结果根据错误的不同类别做了进一步的分解，以此来描述未预见的数据集预测中的错误，文中还提到了衡量模型的精确率（准确性）和召回率（完备性），以及两者折衷的结果——F1分数

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超强，必会的机器学习评估指标

概括：提供真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的详细分类。深入了解每个类别的模型性能，有助于识别弱点和偏差。作为计算各种指标的基础，例如精确度、召回率、F1 分数和准确度。...F1 分数的公式如下：当误报和漏报同样重要并且您寻求精确率和召回率之间的平衡时，F1 分数非常有用。概括：F1-Score 平衡精确度和召回率：当误报和漏报都很重要时很有用。...一次性获得准确率、召回率和 F1 分数的最简单方法是使用 scikit-learn 的分类报告：from sklearn.metrics import classification_report #...(y_test, y_pred) # 打印分类报告print(class_report) 这为我们提供了两个类别的准确率、召回率和 F1 分数。...具体到每个指标，我们讨论了：分类指标：介绍了分类任务中的基本概念，如真正例、假正例、真反例、假反例，以及衡量这些分类结果的准确度、混淆矩阵、精确度、召回率、F1分数和AUC。

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机器学习模型性能的10个指标

一个具有高召回率的模型能够更好地找到实际的正样本，减少遗漏的风险，从而避免可能产生的严重后果。 4. F1 评分 F1评分是一个综合性的评价指标，旨在在准确率和召回率之间寻求平衡。...它实际上是准确率和召回率的调和平均值，将这两个指标合并为一个单一的分数，从而提供了一种同时考虑假阳性和假阴性的评估方式。在许多实际应用中，我们往往需要在准确率和召回率之间做出权衡。...F1值：精确率和召回率的调和平均值，同时考虑了精确率和召回率。...机器学习中的模型创建和验证是一个迭代过程，可以实验几种机器学习的学习方式，并选择最适合目标应用的算法。在机器学习的学习方式中，非监督学习有利于发现数据中隐藏的模式，而无须对数据进行标记。...采用深度学习算法，可以将发动机传感器获得的数据（原始测量）直接作为数据输入，通过特征学习得到特征标签，用于监督学习来检测发动机的异常情况。

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CV -- YOLOv8 图像分割（GPU环境）

spm=1001.2014.3001.5503 训练结束后会生成一些图表：输出文件说明： F1-置信度曲线 (BoxF1_curve.png) 观察方法: F1分数是模型准确度的度量，结合了精确度和召回率...精确度-召回率曲线 (BoxPR_curve.png) 观察方法: 该曲线展示了精确度与召回率之间的权衡。理想的模型应在高精确度和高召回率处达到平衡。通常查看曲线下面积来评估模型整体性能。...标签分布 (labels.jpg) 观察方法: 柱状图部分显示了每个类别的实例数量，有助于了解数据集中各类别的分布情况。散点图部分可以显示样本的位置分布，有助于了解样本在输入空间的分布特性。...精确度-召回率曲线 (Precision-Recall Curve) (MaskPR_curve.png) 如何观察理解: 此图表展示了在不同召回率水平上模型精确度的变化。...蓝色的线表示所有类别的平均精确度。曲线下的面积（AUC）越大，模型性能越好。理想状态是曲线靠近右上角，即高召回率和高精确度。

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XGBoost算法

是一个用于评估分类模型性能的函数，它能够为二分类或多分类任务提供一个详细的性能报告。该报告包括以下几个主要指标：精确度 (Precision)：预测为正类别中实际为正类别的比例。...召回率 (Recall)：实际为正类别中预测为正类别的比例。 F1分数 (F1 Score)：精确度和召回率的调和平均数，是对模型精确度和召回率之间平衡的一个度量。...支持度 (Support)：每个类别在数据集中的样本数量。准确性 (Accuracy)：正确预测的比例。...merror'表示多分类问题的误差率。 eta: 这是学习率，用于控制每次迭代时模型权重更新的步长，设置为0.1。 use_label_encoder: 是一个布尔值，指示是否使用标签编码器。...内置交叉验证：XGBoost提供了内置的交叉验证功能，可以方便地进行超参数调优和模型选择。模型可解释性：通过特征重要性等指标，XGBoost可以为模型的预测结果提供一定程度的解释性。

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Kaggle亚马逊比赛冠军专访：利用标签相关性来处理分类问题

下一步，在模型阶段，我精细调节了11个卷积神经网络（CNN），得到每个CNN的类别标签概率。...为了让F2分数更高，你有用到一些特别的技巧吗？主办方会评估提交结果的F2分数，这个分数结合了精确度和召回率，有点类似于F1分数，但召回率的权重比精确度要高。...这意味着需要找到另一种损失函数，将模型的注意力更多的集中在优化标签的召回率上。从比赛论坛的代码上受到启发，我写了一个柔性F2损失函数（Soft F2-Loss function）。...在比赛的最后阶段(离结束还有10天)，我发现公共排行榜上分数都非常接近，但我在交叉验证和分数上完全不能取得任何优化和提升了，因此我告诫自己要小心，避免在可能只是噪音标签的情况下出现过拟合。...另外，由于会有噪音标签，我们必须对自己的交叉验证方法充满信心。对刚刚开始进行数据科学研究的人来说，你有哪些建议？从一些优秀的课程中学习，例如斯坦福CS229和CS231n。

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开发 | Kaggle亚马逊比赛冠军专访：利用标签相关性来处理分类问题

下一步，在模型阶段，我精细调节了11个卷积神经网络（CNN），得到每个CNN的类别标签概率。...为了让F2分数更高，你有用到一些特别的技巧吗？主办方会评估提交结果的F2分数，这个分数结合了精确度和召回率，有点类似于F1分数，但召回率的权重比精确度要高。...最初，和许多其他参赛者一样，我使用的是log损失作为损失函数，但如下表所示，F2分数不会随着log损失值的降低而升高。这意味着需要找到另一种损失函数，将模型的注意力更多的集中在优化标签的召回率上。...在比赛的最后阶段(离结束还有10天)，我发现公共排行榜上分数都非常接近，但我在交叉验证和分数上完全不能取得任何优化和提升了，因此我告诫自己要小心，避免在可能只是噪音标签的情况下出现过拟合。...另外，由于会有噪音标签，我们必须对自己的交叉验证方法充满信心。对刚刚开始进行数据科学研究的人来说，你有哪些建议？从一些优秀的课程中学习，例如斯坦福CS229和CS231n。

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【干货】不止准确率：为分类任务选择正确的机器学习度量指标（附代码实现）

精度为1.0且召回率为0.0的分类器的简单平均值为0.5，但F1分数为0。F1分数给出了两种测量值的相同权重，并且是一般Fβ度量的具体示例，其中β可以调整为给予召回或精确度更多的权重。...（还有其他一些结合精度和召回率的指标，如精度和召回率的几何平均值，但F1 score是最常用的。）如果我们想创建一个平衡的分类模型，并具有召回和精确度的最佳平衡，那么我们尝试最大化F1 score。...如果我们有一个识别疾病的模型，我们的模型可能会为0到1之间的每个患者输出一个分数，我们可以在此范围内设置一个阈值来标记患者患有该疾病（正负标签）。通过改变阈值，我们可以尝试达到正确的精度与召回平衡。...我们将在0.5的阈值处对召回率，精确度，真正类率（TPR）与负正类率（FPR）进行一次样本计算。首先我们得到混淆矩阵： ? 我们可以使用矩阵中的数字来计算召回率，精度和F1分数： ?...在0.0的阈值，我们的召回率是完美的 - 我们能发现所有患有该疾病的患者 - 但我们的精确度很低，因为有很多误报。通过改变阈值并选择最大化F1分数的阈值，我们可以沿着给定模型的曲线移动。

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【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下，确定不来看看？

精确率计算公式如下： Precision = \frac{TP}{TP + FP} F1值（F1-score） F1值是综合考虑精确率和灵敏度的调和平均数，能够综合评价分类器的预测准确性和召回率。...以下是绘制ROC曲线的步骤：收集模型预测结果和相应的真实标签。这些结果包括模型对每个样本的预测概率或分数以及它们对应的真实标签（0表示负例，1表示正例）。...如何运用到多分类：在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...宏平均：对每个类别单独计算指标（如精确度、召回率等），然后求取其算术平均值。它将所有类别视为同等重要，适用于各个类别都具有相似重要性的情况。...微平均：将多分类问题视为二分类问题，在所有样本上进行计算指标（如精确度、召回率等）。这意味着每个预测都被认为是同等重要的，并且更加关注少数类别。适用于不同类别之间存在明显不平衡时使用。

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【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下，确定不来看看？

精确率计算公式如下：$$Precision = \frac{TP}{TP + FP} $$F1值（F1-score）F1值是综合考虑精确率和灵敏度的调和平均数，能够综合评价分类器的预测准确性和召回率。...以下是绘制ROC曲线的步骤：收集模型预测结果和相应的真实标签。这些结果包括模型对每个样本的预测概率或分数以及它们对应的真实标签（0表示负例，1表示正例）。根据预测概率或分数对样本进行排序。...如何运用到多分类：在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...宏平均和微平均是两种常用的方法。宏平均：对每个类别单独计算指标（如精确度、召回率等），然后求取其算术平均值。它将所有类别视为同等重要，适用于各个类别都具有相似重要性的情况。...微平均：将多分类问题视为二分类问题，在所有样本上进行计算指标（如精确度、召回率等）。这意味着每个预测都被认为是同等重要的，并且更加关注少数类别。适用于不同类别之间存在明显不平衡时使用。

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利用mAP评估目标检测模型

从预测分数到类别标签在本节中，我们将快速回顾一下如何从预测分数中派生出类标签。鉴于有两个类别，正类和负类，这里是 10 个样本的真实标签。...创建精确-召回曲线需要一些输入：真实标签。样本的预测分数。将预测分数转换为类别标签的一些阈值。...使用上图以图形方式确定精度和召回率的最佳值可能有效，因为曲线并不复杂。更好的方法是使用称为 f1 分数的指标，它是根据下一个等式计算的。 f1 指标衡量准确率和召回率之间的平衡。...当 f1 的值很高时，这意味着精度和召回率都很高。较低的 f1 分数意味着精确度和召回率之间的失衡更大。根据前面的例子，f1 是根据下面的代码计算的。...以下是计算 AP 的步骤摘要：使用模型生成预测分数。将预测分数转换为类别标签。计算混淆矩阵。计算精度和召回率指标。创建精确召回曲线。测量平均精度。 4.

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机器学习算法常用指标总结

下面是一个混淆矩阵的示例： - 预测为正例预测为负例实际为正例 TP FN 实际为负例 FP TN 这些数据可以用于计算许多其他评价指标，例如精度、召回率和F1分数。 3....F1 分数 (F1 Score) F1 分数是精度和召回率的调和平均值，它试图在这两个指标之间找到平衡。...如果只关注精度或召回率，可能会对模型性能产生误导，而F1分数则提供了一种方式来同时考虑这两个指标。...F1 分数的计算公式是： F1 分数 = 2 * (精度 * 召回率) / (精度 + 召回率) 在处理不平衡数据集时，F1分数通常比准确度更有用，因为它考虑了假阴性和假阳性的影响。 10....一种常见的交叉验证方法是k-折交叉验证，其中原始样本被随机分配到k个子集，每个子集都会有一次机会作为验证集，其余的k-1个子集作为训练集。 15.

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利用mAP评估目标检测模型

从预测分数到类别标签在本节中，我们将快速回顾一下如何从预测分数中派生出类标签。鉴于有两个类别，正类和负类，这里是 10 个样本的真实标签。...创建精确-召回曲线需要一些输入：真实标签。样本的预测分数。将预测分数转换为类别标签的一些阈值。...使用上图以图形方式确定精度和召回率的最佳值可能有效，因为曲线并不复杂。更好的方法是使用称为 f1 分数的指标，它是根据下一个等式计算的。图片f1 指标衡量准确率和召回率之间的平衡。...当 f1 的值很高时，这意味着精度和召回率都很高。较低的 f1 分数意味着精确度和召回率之间的失衡更大。根据前面的例子，f1 是根据下面的代码计算的。...以下是计算 AP 的步骤摘要：使用模型生成预测分数。将预测分数转换为类别标签。计算混淆矩阵。计算精度和召回率指标。创建精确召回曲线。测量平均精度。4.

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Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化

模型通过二元交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练，并在训练过程中监控准确率和验证准确率。实验结果显示，模型在测试集上达到了88.52%的准确率。...输出层：使用具有单个神经元和Sigmoid激活函数的Dense层作为输出层，用于输出心脏病预测的概率。模型编译时，采用Adam优化器和二元交叉熵损失函数，并设置监控准确率和验证准确率为评估指标。...训练过程共进行了100个epoch，每个epoch包含对训练集的完整遍历。在训练过程中，我们记录了每个epoch的准确率和验证准确率。...通过模型对测试集的预测结果和真实标签进行比较，我们得到了分类报告和混淆矩阵。分类报告提供了每个类别的精确度、召回率和F1分数，而混淆矩阵则直观地展示了模型在各类别上的预测情况。...0.62，召回率为0.62，F1分数为0.62。

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如何通过交叉验证改善你的训练数据集？

，在这期间你用其中一部分数据做试验，测试了n种机器学习方法，然后喜闻乐见的发现每次的准确率都高达95%。...假设现在你正在做一个关于垃圾邮件分类的工作，数据集98%都是垃圾邮件，仅2%为有效邮件，在这种情况下，即便是不建立任何模型，直接把所有的邮件都认为是垃圾邮件，你都可以获得98%的准确率。...X表示全部数据集中最原始的特征，y表示与之对应的类别标签。上面的函数将训练集和测试集按照0.3的比例划分，其中30%的数据用于测试。...精确度基本上就是你说的所有相关的东西，而召回率是所有真正相关的东西。换句话说，召回率也称为模型的灵敏度，而精确度称为正预测值。...就可以获得一个2 x 2的混淆矩阵（因为垃圾邮件分类是二进制分类），并返回一个涵盖上述所有指标的分类报告。注意：真实值作为第一个参数传递，预测值是第二个参数。 ?

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大数据，微小目标：基于机器学习的滤膜微塑料检测探索性研究

版本9c在精确度上表现最佳，但与大多数其他变体相比，其在分割掩模重叠的精度（即mAP分数）和召回率方面明显不足。总的来说，较小规模的模型变体在其F1分数方面表现更好。...对于版本8，中等规模变体的精确度有所提高，但只有版本8s的改进足够显著，并且召回率下降的代价足够小，以至于其F1分数超过了8n版本。对于版本9和11，随着参数规模增大，召回率仅有轻微改善。...综合考虑F1分数以及精确度、召回率和mAP分数，模型8n和11n表现出最佳性能并被选中。这两个模型在每种预处理方法上训练时反应不同。...另一方面，版本11n在所有方法中均显示出两个模型版本中最高的精确度，其召回率与未经预处理的版本相似。对于版本11n，二值化法显示出比直方图均衡化法更好的召回率，但在精确度和mAP分数上有所不足。 ...5.2 预处理方法的影响考虑在经过预处理的测试方法上获得的F1分数，二值化法通常似乎是以召回率换取精确度，总体上带来的益处不大。

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Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化

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关于机器学习，不可不知的15个概念

模型评估在分类中，每个数据点都有一个已知的标签和一个模型生成的预测类别。...通过比较已知的标签和预测类别为每个数据点进行划分，结果可以分为四个类别：真阳性（TP），预测类别和标签均为阳性；真阴性（TN），预测类别和标签均为阴性；假阳性（FP），预测类别为阳性但标签为阴性；...召回率召回率是一个很好的指标，可用于假阴性较高的情况。召回率的定义是真阳性数除以真阳性数加上假阴性数的和。 F1度量 F1度量或F1分数是精度和召回率的调和平均值或加权平均值。...它是评估多类别分类器的常用性能指标。在类别分布不均的情况下，这也是一个很好的度量。最好的F1分数是1，而最差的分数是0。一个好的F1度量意味着你有较低的假阴性和较低的假阳性。...与k-fold交叉验证（这是一个昂贵的操作）相反，TrainValidationSplit只对每个参数组合求值一次，而不是k次。

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YOLO-TLA也来了 | 重新设计C3模块为Backbone引入轻量化注意力，诞生高效的小目标检测YOLO模型

Evaluation metrics 选择了几个公认的评价目标检测任务中模型性能的指标，包括精确度（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1 score）和平均精度均值（mean average...为了评估模型的复杂性，使用了参数数量和浮点运算数（FLOPs）等指标。精确度和召回率指标源自混淆矩阵，该矩阵根据真实标签和预测标签将预测结果分为四类。...通常，精确度和召回率是成反比的，这意味着仅依赖这两个指标中的一个可能不足以充分评估检测性能。为了解决这个问题，引入了F1分数，作为一种平衡的度量。...F1分数定义为精确度和召回率的调和平均值，它在计算中包含了这两个方面。计算F1分数的公式如下所示，在目标检测中，通过将预测与真实值的IOU进行比较来评估模型的预测准确性。...为了计算AP，需要考虑精确度和召回率，它们共同形成了一个精确度-召回率（P-R）曲线，其中x轴表示召回率，y轴表示精确度。

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机器学习中的分类：决策树、随机森林及其应用

今日推荐在文章开始之前，推荐一篇值得阅读的好文章！感兴趣的也可以去看一下，并关注作者！...它从数据中提取特征信息，并基于这些特征做出决策。决策树的每个内部节点代表对某个特征的判断，每个分支代表判断结果，而每个叶子节点代表最终的类别。...（类别0）准确率（类别1）召回率（类别0）召回率（类别1）F1分数（类别0）F1分数（类别1）决策树0.4750.500.450.480.470.490.46随机森林0.4750.500.450.500.440.50...精确度和召回率：在两个模型中，类别0的精确度和召回率均高于类别1，说明模型对类别0的识别更好。类别1的召回率较低，表示模型难以正确识别出类别1的样本。...F1 分数：两个模型在类别0和类别1的F1分数上都相差不大，且都处于较低的水平，表明模型在平衡精度与召回率方面仍有优化空间。

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单单知道分类正确率是不够的，你可以使用更多的性能评估指标

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XGBoost算法

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【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下，确定不来看看？

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利用mAP评估目标检测模型

机器学习算法常用指标总结

利用mAP评估目标检测模型

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大数据，微小目标：基于机器学习的滤膜微塑料检测探索性研究

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