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在训练期间，我忘记将模型和模型的预测保存在测试集上。我只有F1、精确度和召回率分数。我想知道是否有任何方法可以仅根据F1，精度和召回率分数来计算准确率？f1 = 0.9466979550787799recall = 0.95100185216366
浏览 17提问于2019-12-27得票数 1
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我是深度学习的新手，我希望能够使用F1分数来评估经过特定时期训练的模型。我认为它首先需要计算精度和召回率。 训练的模型是SSD-300-Tensorflow。我没有使用sci-kit或任何东西，因为我不确定是否需要这些来计算分数，但任何指导都是非常感谢的。在名为metrics.py的文件夹tf_extended中有一个用于评估的文件，该文件具有用
浏览 72提问于2021-10-03得票数 0
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我知道f1分数，它使用精确度和召回率。但是，mean f1 score中的“mean”是什么？当我们使用它的时候，如何计算“均值”？编辑以明确解释我的问题:我知道f1分数是准确率和召回率的调和平均值。并且在计算f1得分时，需要多个分类结果来计算准确率
浏览 19提问于2017-08-10得票数 1
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我想知道在整个培训过程中，培训效果是如何变化的。有没有办法通过Vertex AI automl服务访问它？
浏览 13提问于2021-11-30得票数 0
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我想使用sklearn的几个评估分数(NMI，ARI，F1)，使用一些合成数据来评估一种聚类方法。虽然NMI和ARI工作得很好，但在标签被交换的地方，我确实遇到了关于F1分数的问题，例如，真实标签是[0, 0, 0, 1, 1, 1]，而预测标签是[1, 1, 1, 0, 0, 0]。F1分数似乎无法处理此问题，因为我的代码生成的F1分数
浏览 17提问于2019-10-26得票数 0
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我已经使用Keras (2.1.5)中的TensorFlow后端训练了一个神经网络，我还使用了keras-contrib (2.0.8)库，以便为网络添加一个CRF层作为输出。我想知道在使用神经网络对测试集进行预测后，如何获得每个类别的精度、召回率和f1分数。
浏览 1提问于2018-04-27得票数 7
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我目前面临的问题是，无论我在多小的训练数据集上拟合我的数据，当我预测测试数据的标签时，我的准确率总是在90%左右或以上。在本例中，我在15行数据上进行训练，并在159,556行上进行测试。我通常会为拥有高测试准确率而感到兴奋，但在这种情况下，我觉得我做错了什么。0 0 0 0 0
然后，我使用tr
浏览 0提问于2019-12-02得票数 0
我已经运行了RandomForestClassifier和MLPClassifier模型，我收到的准确率和f1得分分别为83%和39%，而不是86%和34%。我的数据集不平衡，一个类中有523个，另一个类中有91个，它有22个特征。当我尝试使用网格搜索交叉验证优化我的模型时，我对两个模型的准确率都略有提高，但我的f1分数下降到0%，这可能是什么原
浏览 3提问于2021-03-12得票数 0
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我正在处理一些严重不平衡的数据集，其中我的1类在二进制分类问题中占数据的4%。我有大约1000万行，并开发了一个在accuracy_score、precision_score、recall_score、f1_score、roc_auc_score中输出+.95的模型。在模型具有良好的f1的情况下，情况仍然是这样吗？在我的问题上，我该怎么办？
浏览 0提问于2022-12-18得票数 1
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我在我的数据上运行了两种不同的分类算法，逻辑回归和朴素贝叶斯，但即使我改变训练和测试数据的比率，它也能提供相同的准确性。下面是我使用的代码from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.preprocessingNaive Bayes: ', accuracy_score(y_test, model_2.predic
浏览 1提问于2016-08-14得票数 1
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我是keras的新手，我想用F1-score作为我的指标来训练模型。 我遇到了两件事，一个是我可以添加回调，另一个是使用内置的度量函数Here，它表示度量函数不会用于训练模型。optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) 在上述情况下，即使准确性作为指标传递，它也不会用于训练模型第二件事是使用这里定义的</em
浏览 34提问于2019-02-22得票数 0
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我在R中使用rpart分类器，问题是-我想在测试数据上测试训练好的分类器。这很好-我可以使用predict.rpart函数。
但我还想计算准确率、召回率和F1分数。我的问题是-我必须自己为这些函数编写函数吗，或者在R或任何CRAN库中有什么函数可以做到这一点？
浏览 0提问于2011-12-14得票数 26
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如何获得准确率、召回率、混淆矩阵和f1分数？我在深度学习方面是个新手。任何人给我一个资源或帮助我找到信息。
浏览 29提问于2020-09-10得票数 0
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如何利用tensorflow对象检测api在推理时绘制具有预测边界框的地面真实边界框？
如何计算精确度，召回率和mAP的目标检测使用固态硬盘模型与KITTI类数据集？
浏览 2提问于2018-10-20得票数 2
问题: Logistic回归使用L1正则化和L2正则化训练logistic回归模型，使用α= 0.1和λ= 0.1。报告准确率、精确度、召回率、F1分数并打印混淆矩阵_lambda = 0.1classifier = LogisticRegression(penalty='l1',C=c)
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浏览 26提问于2018-08-30得票数 0
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我使用XGBClassifier来拟合数据集，并使用以下代码获得feature_score： feature_score = clf.get_booster().get_score() 我得到的fscore
浏览 124提问于2019-12-16得票数 0
在大多数情况下，如果我处理的是不平衡的数据，那么准确性并不能给出正确的想法。尽管准确率很高，但模型的性能很差。如果不是auc，这是处理不平衡数据的最好方法。
浏览 146提问于2019-02-26得票数 0
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我正在做一个练习问题，预测一个二元结果。我绘制了一条ROC曲线，找到了未来预测观测的最佳阈值百分比为1，我发现这个阈值总是与我原始数据中等于1的观测百分比相匹配。对此有什么概念上的解释吗？
浏览 0提问于2019-08-11得票数 1
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我已经训练了我的伯特模型(基本案例)来检测有毒的评论。我使用了来自Kaggle的有毒评论分类挑战数据集。我的准确率是98%，各个子类的AUROC都在90%以上.然而，我的精确性、召回率和F1分数都较低。分数显示在图像评价分数中。数据集高度不平衡。干净评论的比例远高于有毒评论。有什么改善评价成绩的</em
浏览 0提问于2021-08-20得票数 0
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