田渊栋团队新作祭出Agent-as-a-Judge!AI智能体自我审判,成本暴跌97%

而判断转移和对齐率等指标可能会产生误导。比如,由于MetaGPT很少满足要求,LLM-as-a-Judge很容易将大多数情况识别为负面(在黑盒设置中达到84.15%)。PR曲线通过平衡精确度和召回率,提供更清晰的性能衡量标准。这表明,在某些情况下,Agent-as-a-Judge几乎可以取代人类评估员。最后,在消融研究中,研究人员分析了...

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...

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,上述结果来自一个愚蠢的分类器,它忽略输入并预测其中一个类作为输出。现在,如果我们采用HM,我们会得到0,这是准确的,因为该模型对于所有目的都是无用的。这看起来很简单。然而,在某些情况下,数据科学家希望对精确度或召回率给予更高的...

语义熵识破LLM幻觉!牛津大学新研究登Nature

首先,对于给定答案不正确的二元事件,使用AUROC来同时捕获精确度和召回率,范围从0到1,其中1代表完美的分类器,0.5代表无信息的分类器。第二个衡量标准是拒绝精度曲线下的面积(AURAC),AURAC表示如果使用语义熵来过滤掉导致最高熵的问题,用户将体验到的准确性改进。上图结果是五个数据集的平均值,表明语义熵及其...

2024人工智能指数报告(一):研发

从统计角度看,这些使用合成数据和合成增强方法生成的图像,其FID分数较高,意味着与真实图像的差异增大;精确度和召回率分数较低,表明图像的真实感和多样性都有所下降(见图1.3.12)。尽管添加了部分真实数据的合成增强法相较于完全合成法在图像退化上有所改善,但两者在进一步训练后都出现了效果递减的趋势。图1....

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...

PNAS速递:使用低维节点嵌入的链路预测

为了解释这些结果,研究者设计了一个理论框架,严格证明了从低维嵌入中常用的链路预测算法,不太可能获得高的局部精确度/召回率值(www.e993.com)2024年11月22日。该研究的亮点在于识别了链路预测中的一个基本测量问题,并提出了对现有结果的质疑,为图表示学习领域提出了重大的科学挑战。

使用机器学习算法完成垃圾邮件检测:Python实战

通过混淆矩阵和分类报告,我们可以评估模型的性能。混淆矩阵显示了模型预测的正确和错误分类的数量,而分类报告则提供了精确度、召回率、F1分数等详细指标。进一步优化调整TF-IDF参数:如max_df、min_df等,以优化特征选择。尝试其他算法:如逻辑回归、随机森林、SVM等,比较不同算法的效果。

Nature重磅:AI击败最先进全球洪水预警系统,提前7天预测河流洪水...

结合精确度和召回率,模型在不同回报周期的事件上获得了较高的F1score,表明了其在准确性和全面性之间取得了良好的平衡。此外,通过双侧Wilcoxon符号秩检验,模型的预测结果在统计上显著优于基准模型。这证明了模型在洪水预测方面的有效性。Cohen'sd指标显示,模型性能改进的效果是显著的,这进一步验证了模型相...

从一个不同角度看精准度与召回

精确与召回在研究模型评估的概念时,我们被告知通常在精度和召回率之间进行权衡。随着精度的提高,召回率会降低,反之亦然。然而,很少有人告诉我们为什么会这样。相反,我们看到了一张类似于下图的图表:获得的曲线类型(红色、蓝色或黑色)取决于一些超参数。虽然这是一种可视化事物的好方法,但当我在数学上比较它...

快讯|中山大学骆观正在Nature子刊发表三代纳米孔测序研究m6A软件...

样本为评估数据,以多种验证集对这些工具进行了全面评估(图2),包括使用两个连续评估指标(接受者操作特征(ReceiverOperatingCharacteristic,ROC)和精确度-召回率(PrecisionRecall,PR)曲线)对它们的性能进行了定量评估,比较了它们检测出的top位点的精确度,以及它们在最优阈值下检测出的位点的准确度,召回率以及F1得分...