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吴恩达机器学习(九)Precision、Recall、F-score、TPR、FPR、TNR、FNR、AUC、Accuracy
目录 0 前言 1 Precision Recall F score F measure 2 TPR FPR TNR FNR AUC 3 Accuracy 学习完吴恩达老师机器学习课程的机器学习系统设计 简单的做个笔记 文中部分描述属于个人
机器学习
模型评估
Accuracy
precision
TPR
模型衡量标准recall precision accuracy f1score(hmean)
问题背景 xff1a 在处理分类问题时 xff0c 会遇到一种情况 xff1a 假设一个二元分类问题 xff1a 假设我们的预测算法是 xff1a xff0c 这个算法忽略特征值 xff0c 不管任何情况下都是预测等于0 毫无疑问这是一个糟
recall
precision
Accuracy
f1score
hmean
飞桨: Error: op accuracy does not have kernel for data_type[int64_t]:data_layout[ANY_LAYOUT]:place
当前版本的paddle是1 7 老铁们 大家来看看完整的报错是不是这个 Error op accuracy does not have kernel for data type int64 t data layout ANY LAYOUT
Error
Accuracy
does
not
have
【深度学习】计算分类模型的分类指标,计算accuracy_top-1、accuracy_top-5、precision、recall和f1_score
计算accuracy top 1 accuracy top 5 precision recall和f1 score xff1a xff08 1 xff09 accuracy top 1 np sum np argmax preds axis
Accuracy
top
precision
recall
score
pytorch中使用tensorboard绘制Accuracy/Loss曲线(train和test显示在同一幅图中)
因为tensorboard可以在同一幅图中显示不同文件夹下的曲线 xff0c 所以将train和test分别存到不同的文件夹里就可以在同一副图中展示 xff0c 简要记录代码 from torch utils tensorboard imp
Pytorch
tensorboard
Accuracy
loss
train