12个必须了解的机器学习模型评估指标|算法|基尼|拟合|度量|大模型...

F1-Score的公式如下:现在,我想到的一个明显的问题是为什么要采用调和(harmonic)平均值而不是算术(arithmetic)平均值。这是因为HM对极端值的惩罚更多。让我们通过一个例子来理解这一点。我们有一个二元分类模型,结果如下:精度:0,召回率:1在这里,如果我们取算术平均值,我们会得到0.5。很明显,上述结果来自...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

37.召回率Recall-召回率是分类任务中的一个评价指标,它是正确识别为正的实例与所有实际为正的实例的比例。38.F1分数F1Score-F1分数是精确度和召回率的调和平均数,是一个综合评价分类模型性能的指标。39.混淆矩阵ConfusionMatrix-混淆矩阵是一个用来评估分类模型性能的表格,它展示了实际类别与...

从一个不同角度看精准度与召回

我们使用基本百分比公式(部分/整体)*100,其中部分是您希望获得百分比的项目子集的数量,而整体是您集合中项目的总数。所以(3/10)*100=30%。很简单吧?让我们看看我们如何计算精度:我们可以从这个方程中提取什么信息?好吧,首先请注意,分子和分母中都使用了真阳性的总数。然而,在分母中,我们添加了一个额外...

基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例

同理,根据公式2可以得出2020年上Z班中期末成绩占比为24.11%;W班为22.88%;S班为21%,其均值为23.3%,最终取期末成绩占比23%,总评成绩计算公式表示为总评成绩=0.23×期末成绩+0.77×平时成绩。根据总评成绩判断学生是否通过,规定总评成绩大于等于60分为及格(编码为1),总评成绩小于60分为...

马修斯相关系数MCC简介

定义和计算方式:MCC是一个综合性能指标,考虑了真正例、真反例、假正例和假反例,通过一个复杂的公式计算得出。F1分数是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均值,表示了模型在平衡了预测的精确性和覆盖率后的表现。权衡不平衡数据集:MCC可以在不平衡的数据集中提供更准确的性能评估,因为它同时考虑了...

肺结节CT图像辅助检测软件注册 审查指导原则 | 医疗AI

明确不同任务的算法评价指标的定义、计算公式及确定依据、分层影响因素选择依据,如肺结节诊疗中国专家共识、美国国立综合癌症网络NCCN指南、Fleischner协会指南、中华医学会肺癌临床诊疗指南等(www.e993.com)2024年11月22日。结节检出指标包括不限于召回率、精确度、自由响应受试者操作特性曲线(FROC)。结节分类指标包括不限于灵敏度、特异度、总体的...

机器学习:理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践

精确度(Precision)公式如下:带入本例得:召回率(Recall)公式如下:带入本例得:我们调用classification_report方法可验证结果。print(classification_report(y_test,y_pred))Softmax:多分类3.1理解softmax多元逻辑回归Logistic回归和Softmax回归都是基于线性回归的分类模型,两者无本质区别,都是从...

机器学习中分类问题的评价指标

但是,如果要使用单个数字来汇总ROC曲线,则可以计算曲线下的面积(AUC)。下面是ROC曲线及其面积的表示。第三部分:F1得分全面了解精度和召回率的一种好方法是使用F1得分。F1分数为我们提供了精确度和查全率的调和平均值。在下面我们可以看到公式。重要的是要知道,当我们使用不平衡的二进制分类数据集时,F1分数比准确...