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您好,我正在尝试使用tf.keras训练一个小模型。在tf 2.2.0中,我正在使用一个生成器,该生成器返回[5,120,
当前,scikit-learn的默认分类报告(<code>sklearn.metrics.classification_report</code>-<a href="https://scikit-learn.org/stable/
我有一个LSTM编码器/解码器模型,该模型是根据Jump-Diffusion模型(本质上是二进制分类问题)对价格变动
我的代码段- <pre><code>X, y = make_classification(n_samples=20000, n_features=8, n_informative=6, n_clas
我有一个像波纹管这样的数据框: <pre><code>actual predicted [A] [A,B,C,D] [F]
我的问题是二进制分类 精度是TP /(TP + FP),召回率是TP /(TP + FN)。但是这些指标是与一等班进行比较
我正在研究医学图像分类问题。这些类高度不平衡,为了弥补这一点,我根据每个类中的样本数量使用
我正在用BERT对德国推文进行情感分析。 我的数据类方式完全不平衡,例如负2000,正2000和中性8000
我有一个用于搜索的文档数据库。对于每次搜索,都有n个肯定值。现在,如果我通过precision @ k和callback
我是第一次使用precision_recall_fscore_support <pre><code>precision, recall, fscore, support = score(y_test, y_pred) print(&
我训练了前馈神经网络,对具有以下性能的不平衡数据集(pos:neg = 67:1)进行分类: 最高AUC:0.9
使用scikit中的plot_precision_recall_curve()后,我想知道该函数使用的平均精度是多少。在文档中查找时,
我正在使用贝叶斯个性化排名优化在python编写的推荐系统上进行项目。我非常有信心模型可以充分了解
有人可以帮助我理解此精确召回曲线(用R生成)中的“阈值”(即颜色渐变)吗? <a href="https://im
我最近才开始学习数据科学。这是我写的: <pre><code>import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
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是否可以创建自定义的插入符号包度量标准,以在给定的召回率下优化二进制分类的精度? 一些背
我正在尝试从两个数据集中计算召回率,准确性,配对完整性和减少率。 我有两个各有两列的数据
我想使用交叉验证来计算特异性。我找到了用于计算准确性,f1分数和精度的代码。但是我找不到它的特
我使用MEKA GUI的1.9.0版本。我有一个数据集,我想在其中使用MEKA标记文本。文本可以是A,B或C。在使用数