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scikit加权f1分数计算及使用
我有一个关于weightedsklearn metrics f1 score 中的平均值 sklearn metrics f1 score y true y pred labels None pos label 1 average weig
machinelearning
NLP
scikitlearn
precisionrecall
计算聚类的 F 度量
谁能帮我计算一下F measure的总和吗 我知道如何计算召回率和精度 但不知道对于给定的算法如何计算一个 F 测量值 举个例子 假设我的算法创建m集群 但我知道有n相同数据的聚类 由另一个基准算法创建 我找到了一份 pdf 但它没有用 因
clusteranalysis
datamining
precisionrecall
如何计算多标签分类的 F1-Score?
我尝试计算f1 score但当我使用 sklearn 时 我在某些情况下收到一些警告f1 score method 我有一个多标签 5 类预测问题 import numpy as np from sklearn metrics import
scikitlearn
Metrics
multilabelclassification
precisionrecall
R中PRROC包的精确召回曲线计算
我的问题与this https stackoverflow com questions 25020788 in r calculate area under precision recall curve aupr问题 我对计算精确召回曲线
r
AUC
precisionrecall
多类模型的准确率、精确度和召回率
我该如何计算accuracy 精确 and recall对于混淆矩阵中的每个类 我正在使用嵌入式数据集 iris 混淆矩阵如下 prediction setosa versicolor virginica setosa 29 0 0 ver
r
machinelearning
confusionmatrix
precisionrecall
具有 n 倍交叉验证的精确召回曲线显示标准偏差
我想生成一条具有 5 倍交叉验证的精确召回曲线 显示标准偏差 如ROC 曲线代码示例在这里 https scikit learn org stable auto examples model selection plot roc cross
python
machinelearning
scikitlearn
crossvalidation
precisionrecall
FastText 0.9.2 - 为什么召回是“nan”?
我使用 Python 接口在 FastText 中训练了一个监督模型 并且在精确度和召回率方面得到了奇怪的结果 首先 我训练了一个模型 model fasttext train supervised train txt wordNgrams
python3x
NLP
textclassification
precisionrecall
fasttext
多类分类的 sklearn 指标
我使用 sklearn 进行了 GaussianNB 分类 我尝试使用以下代码计算指标 print accuracy score y test y pred print precision score y test y pred 准确性分数
machinelearning
scikitlearn
precisionrecall
根据精度、召回率、f1 分数计算准确度 - scikit-learn
我犯了一个巨大的错误 我将 scikit learn svm 准确度的输出打印为 str metrics classification report trainExpected trainPredict digits 6 现在我需要根据以下
scikitlearn
SVM
precisionrecall
一次性计算精度、召回率和 F 分数 - python
准确度 精确度 召回率和 f 分数是机器学习系统中系统质量的衡量标准 它取决于真 假阳性 阴性的混淆矩阵 给定一个二元分类任务 我尝试了以下方法来获得返回准确度 精确度 召回率和 f 分数的函数 gold 1 0 9 predicted 1
python
list
machinelearning
tryexcept
precisionrecall
将 TensorFlow 损失全局目标 (recall_at_ precision_loss) 与 Keras(而非指标)结合使用
背景 我有一个有 5 个标签的多标签分类问题 例如 1 0 1 1 0 因此 我希望我的模型能够改进固定召回率 精确召回率 AUC 或 ROC AUC 等指标 使用损失函数没有意义 例如binary crossentropy 这与我想要优化
tensorflow
Keras
lossfunction
AUC
precisionrecall