召回率的确切定义是: 被正确识别成正例的数量除以被正确识别成正例的数量加上被错误识别成负例的数量。...真阳性(True positives)是被模型预测为正的正样本，假阴性(False negatives)是被模型预测为负的正样本。...在恐怖主义案例中，真阳性是被正确认定的恐怖分子，而假阴性将是模型预测不是恐怖分子，其实实际是恐怖分子的样本，模型预测错了。召回率可以被认为是模型能够找到数据集中所有感兴趣样本的能力。 ?...假阳性是指模型错误地将预测样本标记为正确的，而实际上它是错误的。虽然召回率表示能够在数据集中查找所有相关实例，但精确度表达我们模型预测正确的样本数目中真正正确的比例。 ?...例如，如果我们一个样本被预测为正样本，但实际上是负样本，那么这是一个false positive（假阳性，即误报）。 ? 从混淆矩阵到召回率和精确度需要找到矩阵中的各个值并应用等式： ?
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。
特异度（Specificity）：真实负类中被正确预测为负类的样本数占总的真实负类样本数的比例。精确率（Precision）: 被预测为正类的样本中真正是正类的样本数占被预测为正类的样本数的比例。...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）。...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。...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。...
首先，分类模型天生会倾向于多数的类，让多数类更容易被判断正确，少数类被牺牲掉。因为对于模型而言，样本量越大的标签可以学习的信息越多，算法就会更加依赖于从多数类中学到的信息来进行判断。...但这些采样方法会增加样本的总数，对于决策树这个样本总是对计算速度影响巨大的算法来说，我们完全不想轻易地增加样本数量，所以我们要寻求另一条路：改进我们的模型评估指标，使用更加针对于少数类的指标来优化模型。...但此时，新问题又出现了，我们对多数类判断错误后，会需要人工甄别或者更多的业务上的措施来一一排除我们判断错误的多数类，这种行为往往伴随着很高的成本。...，当每一次将多数类判断错误的成本非常高昂的时候（比如大众召回车辆的例子），我们会追求高精确度。...可以看出，做样本平衡之前，我们只成功捕获了 48%左右的少数类点，而做了样本平衡之后的模型，捕捉出了 58%的少数类点。
我们训练了8种不同的目标检测模型。 用于训练的图像为7200个正样本，在这个项目中，我们没有将负样本添加到我们的训练集中，因为检测模型会将不属于真实边界框的图像区域作为负样本。...真实正样本（TP）是IoU>=阈值的正确预测 错误正样本（FP）是IoU的错误预测 错误负样本（FN）是对感兴趣对象的漏检 真实负样本（TN）是目标检测模型的隐式度量，真实负样本是不包含我们感兴趣对象的边界框...精确度TP/(TP+FP)的定义表明：降低模型阈值可能会通过增加相关返回的结果来增加分母，如果阈值设置的太高，会增加返回结果的真实正样本的数量，进而提高精确度；而如果之前的阈值大致正确或太低，进一步降低阈值会增加错误正样本的数量...召回率R=TP/(TP+FN)的定义表明：FN不依赖于选择的阈值，这意味着降低阈值可能通过增加真实正样本的数量来提高召回率，所以降低阈值可能会导致召回率保持不变时精确度发生波动。...未来工作：优化模型的性能，以提升预测剪刀等违禁物品的性能，由于剪刀图像的数量仅占整个数据集的0.001％，一种可能的解决方案是增加训练数据集的数量，如添加更多的正样本。
模型中可能会更加强调某些特征/标签对： 例如，由于特定特征向量的方差较高。 特征有其自身的噪音，导致OOS模型性能下降。...请注意，中值误差为38bps，其中39％的误差超过50bps（而其余61％的错误低于50bps）。如此之高的错误率将使任何基于收益标签的模型脱轨。...精度为72％，而不是先前模型中的47％。...然而，我们应该期望我们的标签噪音会随市场波动而随时间变化（条件噪音分布会随时间变化）。...对于样本内： 以及样本外51％的精确度： 我们在《为什么机器学习应用交易那么难（上）》示例中的特征集和标签并不出色，因此没想到可行的策略。
反之，如果一个生物活性分子很容易被分类器识别出来，那么它的MVS-A评分就会很低。这些分数可以相应地用于对化合物进行进一步测试的优先级，或者可以根据这个分数设置阈值来标记真阳性和假阳性。...精确度（k=10%）表示在将10%的样本作为预测阳性样本（在MVS-A中是指MVS-A分数最低的10%的样本）时，真阳性样本占预测阳性样本的比例。...相对精确度表示模型预测的精确度与随机选择的精确度的差值。当相对精确度大于0，表明模型比随机选择更好，当相对精确度小于0，表明模型比随机选择更差。EF是精确度与整个数据集中阳性样本比例的乘积。...由于MVS-A是基于数据梯度的方差进行定义的，因此其自然倾向于识别更多不同的假阳性分子，识别任何偏离均值过多的“不寻常”化合物。这种更灵活的假阳性定义可以识别更多结构不同的干扰。...因此，尽管在实验中，MVS-A的表现从来没有比随机选择更差，但由于MVS-A所表征的样本差异，实际上是样本中特定结构骨架的差异，而如果所需药物分子的特定的生物活性与MVS-A所关注到的结构差异没有显著关联
如第2类数字（实际标签为2）的正确预测数较低（554），而误分类为其他类别（如1、8）较多。第6类和第9类的错误率较高，表明模型在这些类别上表现较差。...例如，在实际为2的样本中，有85个被错误预测为0，143个被错误预测为1，说明模型在这些类别上有较高的错误率。...2 个样本实际是0，但被错误预测为1。11 个样本实际是0，但被错误预测为2。依此类推。...1 个样本实际是1，但被错误预测为0。5 个样本实际是1，但被错误预测为2。73 个样本实际是1，但被错误预测为8。规律说明对角线上的值表示模型正确预测的样本数量。...例如，948个实际为0的样本被正确预测为0。非对角线上的值表示模型错误预测的样本数量。例如，143个实际为2的样本被错误预测为1。
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
类别特征：推断为类别特征的数量 转换后的训练组：注意，原来的(22800，24)形式被转换为(15959，91)，由于分类编码，特征的数量从24增加到91 转换测试集：测试集中有6841个样本。...此工作流最终将引导你找到用于对新的和未查看的数据进行预测的最佳模型。 finalize_model()函数使模型拟合完整的数据集，包括测试样本(在本例中为30%)。...在最终确定模型之前，建议通过预测测试和查看评估指标来执行最终检查。如果你查看信息表，你将看到30%(6841个样本)的数据被分离为测试集样本。...测试集的准确度为0.8199，而tuned_rf的结果为0.8203。这并不是一个显著的区别。...我们将列出在使用该库时发现的一些利弊。 优点： 它使项目的建模部分更加容易。 只需一行代码就可以创建许多不同的分析。 在拟合模型时，可以不用传递参数列表。PyCaret会自动为你执行此操作。
因为误判为会复发的患者可以通过进一步检查发现预测的错误，而相反的则会直接出院，丧失了早期发现复发情况的机会。 分类准确率 我们以分类准确率为出发点开始探究以上问题。...显然这个模型的准确率是十分糟糕的，这会使70.28的患者认为自己的病症会复发，而实际上是并不会复发的（对应正例样本的高误判率）。...预测结果都为会复发时，精确度为85 /（85 + 201）= 0.30，精确率30%。 CART模型的精确度为10 /（10 + 13）= 0.43，精确率43%。...从精确度来看，CART是一个更好的模型，也可以看到虽然预测全部为复发时的准确率较低，但是在精确率上它更占优势。而CART和全部预测为会复发的模型之间准确度的差异可以从两者误判的正例数量占比来解释。...正如大家料想的一样，预测结果都为会复发时，在召回率上的表现是完美的，因为它成功预测到了所有的复发样本。由于CART中存在大量误判的负例，它的召回率要低于全部预测为复发时的情况。
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
假阳性是指模型错误地将负类实例预测为正类实例的情况，而假阴性则是指模型错误地将正类实例预测为负类实例的情况。在评估模型性能时，区分假阳性和假阴性是非常重要的，因为它们对模型的性能有着不同的影响。...与准确率不同，精确度计算的是模型预测为正样本的实例中，实际为正样本的比例。换句话说，精确度回答了一个问题：“当模型预测一个实例为正样本时，这个预测有多少概率是准确的？”...在欺诈检测中，假阳性可能会导致无辜的用户被错误地标记为欺诈行为者，从而影响用户体验和公司的声誉。 因此，在这些应用中，确保模型具有高的精确度至关重要。...与精确度不同，召回率关注的是模型对实际正样本的查全能力。即使模型对某个正样本的预测概率较低，只要该样本实际上是正样本，并且被模型正确预测为正样本，那么这个预测就会计入召回率的计算中。...因为在某些应用场景中，错误地将负样本预测为正样本（假阳性）可能会带来更大的损失或负面影响。例如，在医疗诊断中，错误地将健康人诊断为患病者可能会导致不必要的治疗和焦虑。
真反例 (TN)：模型正确预测负类的情况。假反例 (FN)：模型预测为阴性类别，但实际类别为阳性的情况。简单来说，真正例和真反例，就像是模型正确识别出了正类与反类，而假正例和假反例。...概括：在误报的代价特别大的情况下，精确度就显得尤为关键了。易于理解和沟通。但它就是不涉及那些被模型错过的正类，即假阴性的数量。适用于不平衡数据。...这种度量方式通过惩罚错误的预测同时奖励正确的预测来工作。如果对数损失的值越低，意味着模型的性能越好，而当这个值达到0时，就代表这个模型能够完美地进行分类。N是观测值的数量。...对数损失可用于比较不同模型的性能或优化单个模型的性能。适用于不平衡数据。对极端概率预测高度敏感，这可能会导致错误分类实例的巨大惩罚值。可能难以向非技术利益相关者解释和沟通。...Scikit learn 没有 MAPE 函数，但我们可以使用以下方法自己计算：# 定义一个函数来计算平均绝对百分比误差（MAPE）def mape(y_true, y_pred): # 计算真实值与预测值之间的绝对差异
目标函数：AdaBoost主要关注于提升模型的正确率，通过不断调整样本权重来加强对错误分类样本的学习。...AdaBoost的特点是它会根据前一轮分类器的表现来调整样本权重，错误分类的样本在下一轮训练中会被赋予更高的权重，以此来强化模型对于难以分类样本的学习。...gblinear：使用线性模型 silent 设置为 0 打印运行信息 设置为 1不打印运行信息 nthread 并行运行的线程数，输入的参数应该 的CPU核心数 若是没有设置算法会检测将其设置为...是一个用于评估分类模型性能的函数，它能够为二分类或多分类任务提供一个详细的性能报告。该报告包括以下几个主要指标： 精确度 (Precision)：预测为正类别中实际为正类别的比例。...召回率 (Recall)：实际为正类别中预测为正类别的比例。 F1分数 (F1 Score)：精确度和召回率的调和平均数，是对模型精确度和召回率之间平衡的一个度量。
== "笑话": # 如果评判员问了一个笑话相关的问题，机器回答得越好，越可能被认为是人类 if machine_response == "为什么计算机很差劲的幽默？...此外，评判员的决策也会基于更复杂的因素，而不仅仅是简单的对错判断。深度学习模型深度学习模型通过图灵测试意味着这些模型能够在某种程度上模仿人类的智能行为，至少在特定的对话场景中。...相反，深度学习模型的性能通常通过以下几种客观的方法来评估：准确性（Accuracy）：在分类任务中，准确性是最常用的评估指标，它表示模型正确预测的样本占总样本的比例。...精确度（Precision）和召回率（Recall）：在二分类任务中，精确度表示正确预测为正类的样本占实际为正类的样本的比例，召回率表示正确预测为正类的样本占实际为正类的样本的比例。...指标：准确率、精确度、召回率和F1分数，以及针对特定任务的定制指标，如二元分类的准确率或序列标注的错误率。
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。
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。
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。
以往而言，控制量子的门算法往往不能达到量子计算机需要的精确度和速度要求，而谷歌这回采用了新的机器学习方法，在门控制的精确度和速度上有了数量级的提升。 近来，强化学习在控制优化问题上显示出很好的效果。...要构建一个全面的成本函数，那么我们首先需要为现实量子控制过程开发一个物理模型，我们可以通过该模型可靠地预测误差量。量子计算准确性最困难的错误在于量子泄露，即在计算过程中丢失的量子信息总量。...这一方法在各种基准测试上都表现很好，对于样本噪声有天生的鲁棒性，同时也可以优化硬控制问题，即使有百万级别的参数量。...在这一新框架下，研究人员提出的这种算法减少了 100 倍的量子门错误。 ? 优化量子控制机制和高斯控制噪声方差方法（红色线）在量子门 N (2.2, 2.2, π/2) 下的平均精确度对比。...其中蓝色为增加了训练环境噪声的结果，绿色则没有噪声。小图 a：有无噪声情况下的精确度对比放大图。小图 b：噪声增大时，精确度的方差值增长情况。
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