我使用data进行分类。我没有拆分数据。以下是我的代码： classifier = fasttext.supervised('cooking.stackexchange.txt', 'model',
label_prefix='__label
浏览 49提问于2019-03-07得票数 0
我正在开发一个新的系统，它是基于信息检索的概念。我的系统从网上检索研究文章的pdf和ppt文件。当我计算系统的精确度、召回率和f分时，我已经产生了怀疑。我想从小组成员那里澄清这一点。令人怀疑的是，准确率、召回率和f-score之间是否会有巨大的差异。因为我计算的准确率大约是0
浏览 3提问于2011-08-23得票数 1
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我使用k-nn对20 nn数据集进行了分类，每个类别中有200个实例，其中有80-20次列车测试分割，其中我发现了以下结果这里的精度很低，但是当精度那么低时，精度又有多高呢？如果是的话，高精度的分类器需要生成高的真正，这将导致高精度，但是than是如何以太低的真阳性率产生高精度的？
浏览 4提问于2014-02-04得票数 1
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精度-召回曲线中的阈值是什么？
、、、、
我知道精确度的概念以及召回的概念。但我发现很难理解“门槛”的概念，它使任何P-R曲线成为可能。但是现在
浏览 7提问于2017-09-15得票数 29
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我正在使用一种用于多文档提取文本摘要的分类技术。我计算了f-measure，召回率，精确度和准确度。对于我来说，评估此方法生成的摘要的理想指标是什么？
浏览 0提问于2015-01-26得票数 1
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我读过词干处理损害了精确度，但提高了文本分类的召回率。这是怎么发生的呢？当你使用词干的时候，你增加了查询和样本文档之间的匹配数，对吗？
浏览 2提问于2012-04-29得票数 3
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我实现了文本分类的fastText，链接我想知道精度@1或P@5是什么意思？我做了一个二进制分类，但我测试了不同的数字，我不明白结果：
haos-mbp:fastText hao$ .
浏览 2提问于2017-09-09得票数 4
基本上，我正在使用python sk-learn库中的一些数据挖掘算法来进行分类。
然而，我得到了一些非常不平衡的结果，比如，关于0.99召回率和低于0.1的准确率。概念分类算法依赖于某种“阈值”来做出决策，这意味着我应该能够通过调整这个“阈值”来平衡精确性和召回率。但是，我在sklearn中找不到一些API来帮助解决这个问题，所以我的问题是:如何操作sklear
浏览 2提问于2016-02-16得票数 1
我一直试图使用LSTM网络进行序列分类。这是我的模型：model.add(LSTM(10, input_shape=(1, 30))) # returns a sequence of vectorsX_test)Precision_recall_fscore_support的输出，数组( 0、0、48384、48384、0、0、0)
由于每个数组有两个非零
浏览 3提问于2017-06-24得票数 0
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我尝试将文本文档分类为多个类别。我的以下代码运行良好 duplicate 'row.names' are not allowed
我的Categories是tex
浏览 4提问于2014-05-09得票数 8
sklearn上有一个评估指标，它是f1- score (也存在f-beta score)。当它是大或小时，它表示什么。
浏览 3提问于2017-08-30得票数 6
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我知道机器学习中的精确度和召回率之间的区别。一种是对假阳性进行优化，另一种是对假阴性进行优化。在统计学中，它被称为对类型I或类型II错误的优化。然而，我很困惑在什么情况下可以得到完全相反的精确度和召回率？比如精度=1和Recall=0？那么，对于同一个正类，召回率怎么可能是0呢？如果已经有一些TP被预测，实际上根据Precisi
浏览 3提问于2017-06-05得票数 1
当我做文本分类时，如果文本很长，那么使用朴素贝叶斯分类可以获得非常令人满意的性能。然而，当上下文涉及到短文本时，如Twitter消息或Stackoverflow中的问题内容，在几乎所有指标上都会获得非常糟糕的结果，如精确度、召回率、ROC...有没有一些实用的建议可以帮助我对这些短文本内容进行分类？
我会非常感谢你的。
浏览 0提问于2012-04-23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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我想用32个预测的蒙版图像和32个真实的蒙版图像做f1评分。我的数据有以下特点：
type_of_target(predicted)
浏览 0提问于2020-04-26得票数 1
在文档中，它将average_precision_score描述为精确召回曲线下的区域。我很难理解这个区域意味着什么？
这个度量和原始的精确评分有什么不同？
浏览 6提问于2016-01-19得票数 6
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我已经在matlab中训练了支持向量机，然后我将我的模型转移到OpenCV中来检测汽车的尾部。下面是代码。现在我要计算SVM分类器的准确率、召回率和准确率。这个非常有用，但它只提供了与精确度、召回率、准确度相关的概念。有人能帮我计算支持向量机分类器的准确率，召回率，准确<em
浏览 7提问于2015-09-09得票数 1
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