具有n次交叉验证的精度召回曲线显示标准偏差
问题描述我希望生成具有5倍交叉验证的精度-召回曲线，以显示exampleROCcurvecodehere中的标准偏差。下面的代码(改编自HowtoPlotPR-CurveOver10foldsofCrossValidationinScikit-Learn)给出了每一次交叉验证的P
发布：2023-01-03 标签：pythonscikit-learnmachine-learningcross-validationprecision-recall
为什么Precision_Recall_Curve()返回的值与混淆矩阵不同？
问题描述我编写了以下代码来计算多类分类问题的精度和召回率：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromitertoolsimportcyclefromsklearnimportsvm,datasetsfromsklearn.met
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learnclassificationconfusion-matrixprecision-recall
什么时候微观和宏观平均值会有很大不同？
问题描述我正在学习机器学习理论。我有一个使用多类别Logistic回归的预测混淆矩阵。现在我已经计算了微观和宏观平均值(精度和召回)。值有很大不同。现在我想知道是什么因素影响了这一点。在什么情况下，微观和宏观会有很大的不同？我注意到的是，对于不同的类别，预测的准确性是不同的。这就
发布：2022-10-16 标签：machine-learningclassificationlogistic-regressionprecision-recallmulticlass-classification
在一个模型中，精确度和召回率是相同的
问题描述我正在进行一个多分类项目，我注意到无论我运行什么分类器，模型中的精度和召回率都是相同的。分类问题有三个截然不同的类别。数据量偏小，13k实例分为测试(0.8)和训练(0.2)。训练数据的形状为(10608，28)，标签的形状为(10608，3)(二进制标签)。分类不平衡：
发布：2022-10-16 标签：pythonprecisionscikit-learnmachine-learningprecision-recall
用于在 keras 中调用的自定义宏
问题描述我正在尝试为recall=(recallofclass1+Recallofclass2)/2创建一个自定义宏.我想出了以下代码，但我不确定如何计算第0类的真阳性.Iamtryingtocreateacustommacroforrecall=(recallofclass1+
发布：2022-10-16 标签：machine-learningtensorflowkerasbackpropagationprecision-recall
如何在 Keras 中计算准确率和召回率
问题描述我正在用Keras2.02(带有Tensorflow后端)构建一个多类分类器，我不知道如何在Keras中计算准确率和召回率.请帮帮我.Iambuildingamulti-classclassifierwithKeras2.02(withTensorflowbackend)
发布：2022-10-16 标签：pythonprecisionkerasprecision-recall
F1 分数 vs ROC AUC
问题描述我有以下两种不同情况的F1和AUC分数IhavethebelowF1andAUCscoresfor2differentcases模型1:精度:85.11召回:99.04F1:91.55AUC:69.94Model1:Precision:85.11Recall:99.04F
发布：2022-10-16 标签：machine-learningprecision-recallauc
多类-多标签分类的精度/召回率
问题描述我想知道如何计算多类多标签分类的准确率和召回率，即有两个以上标签的分类，并且每个实例可以有多个标签?解决方案对于多标签分类，您有两种方法首先考虑以下内容.是示例的数量.是示例..是示例.是，预测正确的比例.分子找出预测向量中有多少标签与地面实况相同，比率计算出有多少预测的
发布：2022-10-16 标签：machine-learningclassificationmultilabel-classificationprecision-recall
如何从 Python 中的混淆矩阵获得精度、召回率和 f 度量
问题描述我正在使用Python并且有一些混淆矩阵.我想通过多类分类中的混淆矩阵来计算精度和召回率以及f度量.我的结果日志不包含y_true和y_pred，只包含混淆矩阵.I'musingPythonandhavesomeconfusionmatrixes.I'dliketocal
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learnmachine-learningconfusion-matrixprecision-recall
从精度、召回率、f1-score 计算准确率 - scikit-learn
问题描述我犯了一个巨大的错误.我将scikit-learnsvm准确度的输出打印为:Imadeahugemistake.Iprintedoutputofscikit-learnsvmaccuracyas:str(metrics.classification_report(trai
发布：2022-10-16 标签：scikit-learnsvmprecision-recall