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为什么优化模型的精确度会抛出错误:精确度定义不明确，由于没有预测样本而被设置为0.0？

优化模型的精确度会抛出错误"精确度定义不明确，由于没有预测样本而被设置为0.0"的原因是因为在计算精确度时，分母通常是预测样本的总数，而分子是预测正确的样本数。如果没有预测样本，即分母为0，那么计算精确度时就会出现除以0的错误，导致精确度被设置为0.0。

为了解决这个问题，可以在计算精确度之前先判断是否存在预测样本。如果没有预测样本，可以将精确度设置为特定的值，例如-1或NaN，以表示无效的精确度值。这样可以避免将精确度错误地设置为0.0。

在优化模型的精确度时，可以采取以下措施：

  1. 确保数据集中包含足够的样本，以便进行预测。如果数据集过小，可能会导致没有预测样本的情况发生。
  2. 检查模型的输入和输出是否正确。确保输入数据的格式正确，并且模型的输出符合预期的结果。
  3. 调整模型的参数和超参数，以提高模型的性能和精确度。可以尝试不同的优化算法、学习率、正则化等方法来改善模型的表现。
  4. 使用交叉验证等技术来评估模型的性能。通过将数据集划分为训练集和验证集，并进行多次训练和评估，可以更准确地估计模型的精确度。
  5. 使用合适的评估指标来衡量模型的性能。除了精确度外，还可以考虑其他指标如召回率、F1分数等，以全面评估模型的表现。

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    例如，如果阈值设置为0.5，则所有预测概率大于等于0.5的样本被视为正例，而小于0.5则被视为负例。 计算此时的真正例率（TPR）和假正例率（FPR）。...在理想情况下，ROC曲线会靠近左上角，并且与对角线之间存在较大距离。该区域被认为是模型性能最佳、具有高度可区分能力和较小误判率的区域。 2....AUC计算： AUC被定义为ROC曲线下方区域与坐标轴之间所围成的面积。 当一个完美预测器具有TPR=1且FPR=0时，其AUC等于1；而当一个随机猜测器无法进行准确预测时，其AUC约等于0.5。...准确率：准确率是最简单直观的评估指标，表示模型正确预测的样本比例。对于多分类问题，准确率被定义为所有正确分类的样本数除以总样本数。 混淆矩阵：混淆矩阵可以提供更详细的多类别分类性能信息。...例如，在3个类别A、B、C下进行分类时，可能有以下情况： 类A中有10个样本被正确地预测为A。 类B中有5个样本被错误地预测为A。 类C中有3个样本被错误地预测为A。

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    另外还有2项是此重要的，其中1项没有在上表中体现： 特异度（Specificity）= TN/(FP+FN)：即真阴率，实际的假样本被正确地找出； 准确性=(TP + TN) / (TP + FP +...若选择不同的测试集，P-R曲线的变化就会非常大，而ROC曲线则能够更加稳定地反映模型本身的好坏。所以，ROC曲线的适用场景更多，被广泛用于排序、推荐、广告等领域。...PR曲线比ROC曲线更加关注正样本，而ROC则兼顾了两者。 AUC越大，反映出正样本的预测结果更加靠前（推荐的样本更能符合用户的喜好）。...,aC，而预测出来的每一类的样本个数分别为b1,b2,......通过K的值，可以判定模型的好坏： 0.0~0.20：极低的一致性(slight)； 0.21~0.40：一般的一致性(fair)； 0.41~0.60：中等的一致性(moderate)； 0.61~0.80

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    在sklearn中，这样一个表格被命名为混淆矩阵（Confusion Matrix），所以，按照准确率的定义，可以计算出该分类模型在测试集上的准确率为： Accuracy = 80% 即，该分类模型在测试集上的准确率为...= 30， N = 70， PP = 40, PN = 60 进行二分类模型预测过程中，样本类别被模型正确识别的情况其实有两种，一种是阳性样本被正确识别，另一种是阴性样本被正确识别，据此我们可以有如下定义...，其二是阴性样本被误识别为阳性，据此我们也有如下定义: False positive（FP）：样本属于阴性（类别0），但被错误判别为阳性（类别1）的样本总数；FP发生时也被称为发生I类了错误（Type...25 / 25 + 15 = 0.625 精确度，衡量对1类样本的识别，能否成功（准确识别出1）的概率，也正是由于这种力求每次出手都尽可能成功的策略，使得当我们在以精确度作为模型判别指标时，模型整体对1...的判别会趋于保守，只对那些大概率确定为1的样本进行1类的判别，从而会一定程度牺牲1类样本的准确率，在每次判别成本较高、而识别1样本获益有限的情况可以考虑使用精确度 关于召回率和精确度，也可以通过如下形式进行更加形象的可视化展示

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    RepVGG-GELAN | 融合 VGG、ShuffleNet 与 YOLO 图像检测的准确性及效率再上一层！

    在某些情况下，通道数可以增加，而特征图的空间尺寸（高度和宽度）会减小。 利用这些层在抽象的不同层次提取特征的能力，模型可以获得对目标检测至关重要的高级语义信息和基本细节。...模型最多训练150个周期，批次数设置为8，图像分辨率为640 x 640像素，使用随机梯度下降（SGD）优化，动量为0.937，初始学习率为0.01，权重衰减系数为0.0005。...模型从rcs-gelan-c.yaml文件加载配置，输入通道数('ch')为1，类别数('nc')为1 。卷积层（Conv2d()）和批量归一化层（BatchNorm2d()）被融合以优化推理速度。...以下公式用于在IoU（交并比）值为0.5时确定精确度和召回率： Precision=TP/(TP+FP) Recall=TP/(TP+FN) \tag{2} 其中，FP表示错误识别为阳性样本的负样本，FN...表示错误识别为负样本的阳性样本，TP表示正确识别为阳性样本的阳性样本数量。

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    Part4-2.对建筑年代的预测结果进行分析：绘制混淆矩阵、计算分类报告，绘制空间分布

    由于我们固定了随机种子torch.manual_seed(8)，所以我们现在的测试集test_data_raw是没有被模型训练过的，也就是说，我们的模型还没有见过测试集的数据。...False Positive (FP)： 即实际为负但被错误地预测为正的样本数。图中True Negatives (TN) = 79。...False Negative (FN)： 实际为正但被错误地预测为负的样本数。图中False Positives (FP) = 12。...基于上述情况，我们可以定义（召回率、精确度和F1分数）： 2）召回率 (Recall): 概念：召回率衡量了所有真实为正的样本中，被模型正确预测为正的比例。...蓝色表示旧建筑被预测为新建筑，而粉色表示模型将新建筑预测为旧建筑。灰色表示预测正确。

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    通过混淆矩阵，我们不仅可以计算出诸如准确度、精确度和召回率等评估指标，还可以更全面地了解模型在不同类别上的性能。 1.2 为什么需要混淆矩阵？...False Positive (FP) 当模型预测为正类，但该预测是错误的，我们称之为假正（False Positive）。...False Negative (FN) 当模型预测为负类，但该预测是错误的，我们称之为假负（False Negative）。...数据集简介 假设我们有一个肺癌诊断的数据集，其中包括1000个样本。每个样本都有一组医学影像和相应的标签（1表示患有肺癌，0表示没有）。...但更重要的是，由于这是一个医疗诊断问题，FN（假负率）可能意味着漏诊，这是不能接受的。因此，在这种情况下，我们可能需要更关注召回率或者F1分数，而不仅仅是准确度。

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    AI是一种解决问题的实现方法，但其预测性对用户体验和可用性有重要影响。 当一家公司为任何市场或类别设计基于AI的解决方案时，它总要扪心自问，我们为什么优化产品？...现在，当我们真正了解差异时，我们应该如何优化我们的模型和产品？ 精确度或召回率？大多数时候我们必须选择其一，精确度和召回率都高几乎是不可能的。...如果你是健康保险公司，你的答案是否会改变？你会资助所有不必要的治疗吗？你会提高保险费以不错过任何人吗？作为一名医生，您是否会冒着声誉的风险去错过检测？ 至少作为病人，没有人想错过被检测。...Netflix推荐 作为用户，你更愿意获得高度相关的推荐，而不是可能受欢迎但不适合你的一般内容。因此，在这种情况下，产品要优化精确度（避免假阳性）。...我们使客户成功团队能够将他们的工作重点放在真正重要的客户身上，并得到更好结果。 优化精确度意味着产品将精确定位一个非常有针对性的名单，该名单包含面临流失风险的客户，且没有人被错误地划归其中。

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    一般这步之后，有较多的变量，那接下的工作就是变量选择。 变量选择：由于建模需要构建出大量的变量，有些变量预测能力强，有些变量预测能力弱，不筛选会影响效率。...这个限定值k决定了模型哪些报告应该被检验。从监督学习分类的角度去看，我们相当于预测顶端的k个位置预测为fraud类，其余为正常报告。精确度告诉我们顶端k个值多大比例事实上是标记为欺诈的报告。...而召回率的值告诉我们k个位置所包含的测试集的欺诈行为比例。同时我们采用悲观计算的方式，因为前k个样本中未标记的报告很可能是fraud交易但我们计算精确度和召回是没有考虑他们的。...而精确度与召回率趋势是模型性能的可视化表现。通过不同的工作点得到上面统计量的插值，得到该曲线。这些工作点由模型感兴趣的类别排序中断点给出。...加权方式应对类失衡问题对学习算法很有意义，即使在初始迭代中有少数个案被模型忽略，它们的权重将会增加，模型被迫学习它们。理论上着将导致得到的组合模型能更精确的预测这些稀有的个案。

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