由于目标检测(Object Detection)主要需要解决“是什么？和 在哪里？”这两大问题，即对给定图像中的所有存在的目标，每个目标都要给出类别信息（是什么？）和位置信息（在哪里？）。这个位置信息通常用一个外接矩形框（俗称bounding box）来表示。因此，目标检测的性能度量方法要比图像分类任务复杂得多。本文我们来为大家介绍一下目标检测算法里常用的一些评价指标。
机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍
机器学习有很多评估的指标。有了这些指标我们就横向的比较哪些模型的表现更好。我们先从整体上来看看主流的评估指标都有哪些：
很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清楚这些指标的具体含义吗？下面我们一起来看看吧。
模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。常用的回归模型评价指标有平均绝对误差、均方根误差、中值绝对误差和可解释方差值等。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
前面只顾着讲算法，讲损失，讲训练参数设置和细节，缺忽视了一个重要的东西，那就是目标检测的评价标准是什么？这一节，我们就来搞懂这个问题。
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途。
ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了，但是一紧张大脑一片空白全忘了，导致回答的很差。
在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型（理论部分）》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识，在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解，能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解（文末有数据和源代码的下载链接）。
同见博客：http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/(对Latex公式支持更好) ---- 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。 比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这
之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势，有人说它描述了“随机猜测类别的策略”，让我们回到ROC曲线来说明。考虑一个非常简单的数据集，其中包含10个观测值（不可线性分离）
前面我们介绍了一个对有害同义突变预测的方法PrDSM，可以发现，在对模型的分析中，大量的使用ROC对模型进行评估，今天我们就来介绍一下ROC的相关内容和两种ROC绘图方法：pROC、plotROC、ggROC和ROCR。
在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵
Logistic回归通过logit转换将取值为正负无穷的线性方程的值域转化为(0，1)，正好与概率的取值范围一致。
准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。
本文结构： 什么是 ROC？ 怎么解读 ROC 曲线？ 如何画 ROC 曲线？ 代码？ 什么是 AUC？ 代码？ ---- ROC 曲线和 AUC 常被用来评价一个二值分类器的优劣。 先来看一下混淆矩
Receiver Operating Characteristic Curve 是评价二值分类器的重要指标
本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。 SMOTE算法的介绍 在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，
> plot(wt,mpg,main="Basic Scatter plot of MPGvs.weight",xlab="car weight (lbs/1000",ylab="miles pergallon",pch=19)
前面我们已经讲过logistic模型的校准曲线的画法，这次我们学习生存资料的校准曲线画法。
本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。
算法工作中，经常要对模型进行评估，由此衍生出很多指标。比如Accuracy、Precision、Recall、F1-score、AUC等等。准确理解各指标的内涵、使用场景及局限，还挺有挑战。更佳阅读体验，请移步ROC分析。
蓝色曲线下的面积(我的模型的AUC)比红线下的面积(理论随机模型的AUC)大得多，所以我的模型一定更好。
一、logistic回归模型概述 广义线性回归是探索“响应变量的期望”与“自变量”的关系，以实现对非线性关系的某种拟合。这里面涉及到一个“连接函数”和一个“误差函数”，“响应变量的期望”经过连接函数作用后，与“自变量”存在线性关系。选取不同的“连接函数”与“误差函数”可以构造不同的广义回归模型。当误差函数取“二项分布”而连接函数取“logit函数”时，就是常见的“logistic回归模型”，在0-1响应的问题中得到了大量的应用。 Logistic回归主要通过构造一个重要的
总第96篇 前言 前面的推文中介绍了几种常用的机器学习算法，每个算法都有各自的优劣势，我们应该选择根据每个算法的优劣势去合理的选择适合我们需求的算法，以此达到效果最优，那么什么样的效果才是最优的，用
之前也写过一些关于seaborn的文章，本文给大家介绍如何使用seaborn来绘制多子图。
来源：bea_tree 英文：kaggle 链接：blog.csdn.net/bea_tree/article/details/50757338 原文采用了kaggle上iris花的数据，数据来源从上面的网址上找噢 如果没有seaborn库 安装方法如下 http://www.ithao123.cn/content-10393533.html 正式开始了~~~ # 首先载入pandas import pandas as pd # 我们将载入seaborn,但是因为载入时会有警告出现，因此先载入w
周五给学生讲课的时候，学生听得有点蒙，故写下这篇抢救一下。为了节省敲键盘的次数，下面部分内容来自维基百科。
本文主要对insulation score 的提出与计算方法进行简要的介绍，并展示一个计算insulation score 的过程。
共表达网络是一种基于组学数据，通过一定的算法来计算并大规模预测基因功能的方法。通过对构建的网络进行注释，可以挖掘出一些与生物体生长发育等相关的重要的基因或功能模块。小编这里以物种A为例，介绍一种用PCC和MR算法构建共表达网络的方法。
“针对某种疾病，现有A、B两种公认的诊断方法，你的团队研究出新诊断方法C。自然而然，肯定需要比较A、B、C三种方法，判断到底哪一种对该疾病的诊断更准确？”
> plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age(days)",ylab="circumference (mm)",main="orange tree 1growth")
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取方法、数据预处理方法和特征提取方法，并分析了这些方法在入侵检测系统中的应用。
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取与处理模块、检测算法模块、检测结果处理模块、性能评价模块和系统应用模块。数据获取与处理模块主要对网络流量数据进行捕获、过滤、分析和存储，为后续检测算法模块提供有效的数据来源。检测算法模块主要采用基于行为的检测方法，包括基于签名、基于统计和基于行为模型的方法。检测结果处理模块主要对检测到的入侵行为进行相应的处理，包括报警、隔离、恢复等措施。性能评价模块主要对网络入侵检测系统的性能进行评价，包括检测率、误报率、响应时间等指标。系统应用模块主要介绍了网络入侵检测系统在金融、电信、政府等领域的实际应用情况。
Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看，种类更多，但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量的分布情况 1、使用jiontplot()函数画出散点图 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np iris = pd.read_csv('./data/iris.csv') sns.jointplot(x='sepal_leng
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。
回归问题中常用的损失函数，在线性回归中，可以通过极大似然估计（MLE）推导。计算的是预测值与真实值之间距离的平方和。实际更常用的是均方误差（Mean Squared Error-MSE）：
关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法，我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。 既然要对分类算法进行评价，那么我们自然得有评价依据。到目前为止，我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的，但是这个指标科学吗？我们不妨考虑这么一个事实：一个样本集合里有95个正例，5个反例，分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例，分类成功率为95%；分类器C2成功分出了80个正例，3个反例，分类成功率仅83%。我们
精确率（Precision）与召回率（Recall）是分类任务中的常用指标，首先需要知道混淆矩阵。
本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n = 10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。
2. 投影思想：找出最能够代表原始数据的投影方法。被PCA降掉的那些维度只能是那些噪声或是冗余的数据。
chip_seq通过抗体来富集基因组上的部分区域，抗体富集的效果直接绝对了实验的成败, 借助deeptools中的plotFringerprint命令，可以有效评估和查看抗体富集效果。
其中，TP(真正，True Positive)表示真正结果为正例，预测结果也是正例；FP(假正，False Positive)表示真实结果为负例，预测结果却是正例；TN（真负，True Negative）表示真实结果为正例，预测结果却是负例；FN（假负，False Negative）表示真实结果为负例，预测结果也是负例。显然，TP+FP+FN+TN=样本总数。
(1) 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异；其中学习器在训练集上的误差称为”训练误差“（training error），在新样本上的误差称为”泛化误差“（generalization error）。值得一提的是，学习器就是在训练集上训练出来的，但实际上在回到训练集上对样本预测结果时，仍有误差。（即结果值与标记值不同）
ROC 分析和曲线下面积 (AUC) 是数据科学中广泛使用的工具，借鉴了信号处理，用于评估不同参数化下模型的质量，或比较两个或多个模型的性能。
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