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根据下面的代码，我正在计算特定分类器的召回率和准确率分数 clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20)
clf.fit(X_train,y_trainprecision_recall_fscore_support(y_test, pred, average='micro' or, 'weighted', or, 'macro', or 'none') 那么
浏览 10提问于2019-03-10得票数 0
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精确度还是召回率很高？
、、、
假设我正在使用两种方法“A”和“B”评估某个文本分类研究项目。当使用“A”方法时，我的查准率提高了x%，而使用“B”方法时，召回率提高了x%。我怎么说A或B方法更好呢？
浏览 0提问于2012-09-22得票数 1
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我不知道如何在OpenCV的词袋分类器中计算分数，也就是在下面的代码中：bagofwords_classification.cpp
它是否与查准率和召回率有关？
浏览 3提问于2013-06-25得票数 2
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我想考10个班的ROC。我使用了CNN模型(keras)。我可以得到一条vs rest曲线，但我想要一对一。以下是我的代码片段。operating characteristic (ROC)')plt.show() 这段代码生成一条vs rest曲线，但是我想要得到像这样的曲线我们将非常感谢您的帮助。
浏览 74提问于2020-12-03得票数 0
sklearn.metrics.precision_recall_curve需要y_true和probas_pred作为输入。我认为为了计算精度和召回率，我们需要真实标签(y_true)和预测标签(y_predict)。那么为什么sklearn需要probas_pred呢？如何从y_predict获取probas_pred？
浏览 0提问于2020-04-15得票数 0
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我正在做一个练习问题，预测一个二元结果。我绘制了一条ROC曲线，找到了未来预测观测的最佳阈值百分比为1，我发现这个阈值总是与我原始数据中等于1的观测百分比相匹配。对此有什么概念上的解释吗？
浏览 0提问于2019-08-11得票数 1
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我有一套10个实验，计算精度，回忆和F1评分为每个实验。现在，平均查准率和平均召回率很容易计算。我对F1的平均分数有些困惑。关于如何计算平均F1分数，有两种方法：取平均精度和平均召回率，然后使用公式f1 = 2*p*r/(p+r)计算
浏览 0提问于2017-01-08得票数 8
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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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假设给您两个推荐系统进行评估，A和B。使用大数据对模型A进行培训，用小数据对模型B进行培训(这意味着A将有更多的项可供选择以进行推荐)。
你如何比较这两种型号？一种策略是在两种模型都受到数据集(大数据的“A”，小数据的“B”)和80/20分裂的情况下计算精度和召回，然后计算精度和召回。但是，我不确定在这种情况下，查准率
浏览 0提问于2022-03-03得票数 2
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我想知道什么样的方法可以让我建立一个模型，它可以概括为新的数据，特别是新的职务说明，这可能与已经标注的职务说明有很大的不同。采用基于列车+有效集的参数整定，测试集的查准率和召回率可达98%以上。然而，在我构建了模型之后，我收集了一组新的文档(同样，有些是职务公告，另一些不是)，并要求注释器为这些新数据贴上标签。或许可以预料的是，
浏览 0提问于2020-03-09得票数 0
我和R是新来的，而且真的很努力。有一组有一个分类标签的数据。pred <- predict(fit,newdata=test)
我有像↑这样的代码，我也知道精确和回忆的公式。
浏览 1提问于2014-02-20得票数 2
我有3000个手动标记的数据集，分为训练集和测试集，我已经使用SpaCy训练了NER模型，以提取8个自定义实体，如“行动”，雇用日期，状态等。为了评估模型，我使用了SpaCy记分器。有几种情况下准确率很低，但召回率为100，f1也很低，例如： 'LOCATION': {'p': 7.142857142857142, 'r': 100.0, 'f': 13.333333333333334}, 在上述情况下，我们的</em
浏览 54提问于2019-09-02得票数 3
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我寻找一个函数，它可以仅根据任意两个集合的元素将实数赋给它们。我需要它对集合的相交程度敏感，但如果集合有无关的项目就会受到惩罚。换句话说，我希望在同一个指标中同时计算召回率和查准率。
浏览 2提问于2017-07-15得票数 0
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根据本文发布的页面BCubed查准率和召回率，F1测度计算是评价聚类性能的最佳方法。请参阅
据我所知，我们计算了每一项的精确性和召回量，然后取其总和的平均值？
根据上述聚类均匀性例子-
浏览 1提问于2016-04-06得票数 2
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我对三种不同的f1计算感到困惑。对于严重不平衡的数据，我应该使用哪种f1评分？我正在研究一个严重不平衡的二进制分类。如何将其合并到我的代码中？
浏览 11提问于2021-04-07得票数 0
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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。我应该使用这些原始数字来计算精度，还是应该考虑不同的组大小？换句话说，我的精确性应该是：
TruePositive / (TruePositive + FalsePositive) = 950 / (950 + 1
浏览 2提问于2015-12-19得票数 1
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我想计算web服务排名算法的精确度和召回率。我在数据库中有不同的web服务。
客户在他/她的搜索中指定一些条件。根据用户的需求，我们的算法应该为数据库中的每个web服务分配一个分数，并检索得分最高的web服务。我已经在网上搜索并阅读了这个网站上关于这个话题的所有问题，我知道精确度和召回率，但我不知道如
浏览 1提问于2014-10-15得票数 1
我知道我的曲线看起来总是像楼梯的形状，我可以评估中华民国的AUC。我知道我可以计算ROC曲线的AUC来比较哪一种模型更好。我想知道的是：如果不是，你如何通过PR曲线对模型进行比较？
浏览 0提问于2019-05-17得票数 3
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