令人惊讶的是，罗宾清除了，但萨姆没有清除。当被问到时，我们知道他们的准备策略有一个区别，即“测试系列”。...准确性=正确的预测/总预测 通过使用混淆矩阵，精度=（TP + TN）/（TP + TN + FP + FN） 准确性是我们可以使用的最简单的性能指标之一。...精度和召回率 精度： 这是真实阳性率（TP）与阳性预测总数的比率。基本上，它告诉我们您的正面预测实际上是正面多少次。 ? 回想一下： 它不过是TPR（上文所述的“真阳性率”）。...因此，在这种情况下，精度是“搜索结果的有用程度”，召回率是“结果的完成程度”。...平方总和在某种程度上给我们一种直觉，即它仅与残差平方和相同，但预测值为[ȳ，ȳ，ȳ，…….ȳ，n次]。是的，您的直觉是正确的。
举个例子，我们测量一段线段的长度，每次都采用相同的方法——用直尺进行测量，经过多次测量之后我们发现，每次测量的结果都是1cm，这就说明我们以直尺进行测量这种方法的精度很高。...准确度则不然，是指测量结果与真实值相符合的程度。还是以测量线段长度举例，真实的线段长度为1.00001cm，我们的测量结果为1cm，这就说明我们测量方法的准确度还是很高的。...假设我们第一次的测量结果为1.5cm，第二次为1.52cm，第三次为1.49cm，表面上我们的精度很高，但实际上线段的长度只有1.00001cm，准确度并不高。...放到混淆矩阵中，是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。...3 ---计算方法 其中，Po是总体分类精度； Pe是每一类的真实样本像元数与每一类的预测样本像元数之积再对所有类别的计算结果求和，再与总像元数的平方之比. 07 小例子 这次我们还是使用上一期的混淆矩阵
一些论文展示了丰富且全面的生化实验，但最终结果只是一个简单的对接图。此综述提供了一些证据表明，有可能对接得分很高，但对接结果是存在问题的。在某些情况下，对接精度甚至可以从0%变为92.66%。...虽然有些论文通过比较对接前后配体的结合姿势差异来表明对接结果的准确性很高，但作者提出了一些观点，表明对接仍然可能存在问题。在某些情况下，对接精度甚至可以从0%变为92.66%。...然而，其他化合物也有很高的预测活性，但dock分数很低。由表2可知，对接结果显示结合能最低的对照化合物（D71904）同样在基于配体的预测（MLR和SVM）上表现出的活性也很低。...从表4可以看出，基于配体的研究（MLR、SVM和BNT）的预测活性非常高，因此表明这些化合物应该是有效的。然而，他们也表现出很差的dock分数。表5也显示了预测活性很高，但dock得分很低（方框2）。...许多专业的生物化学家在top期刊上发表了重要的研究结果，但只有一个简单的数字来验证配体与受体结合的关键残基。毫无疑问，这些论文都是非常重要的；然而，他们都缺乏MD研究的验证。
2.2 准确度/准确率/精度 错误率（错误率=1-精度）和精度是分类任务重最常用的两种性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。...错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。 Acc 预测正确的样本的占总样本的比例，取值范围为[0,1]，取值越大，模型预测能力越好。...如果一个模型直接把所有客户都判断为好客户，得到精度为99%，但这显然是没有意义的。 对于以上两种情况，单纯根据Accuracy来衡量算法的优劣已经失效。...Precision和Recall应用场景： 地震的预测 对于地震的预测，我们希望的是Recall非常高，也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲Precision。...不难发现，这两个指标之间是相互制约的。如果某个医生对于有病的症状比较敏感，稍微的小症状都判断为有病，那么他的TPR应该会很高，但是FPR也就相应地变高。
但即便模型具备了识别电动车、摩托车的能力，并不代表每次都能百分百正确识别。当然，我们肯定希望识别正确率越高越好。识别正确率越高，代表模型性能越良好。 具体有哪些指标可以评价模型性能的优良呢？...也就是说，在100张照片识别结果中，模型总共给出了50个电动车的目标，但这50个目标当中只有40个是识别正确的，则精度为： P=40/50=0.8 因此，精度即为识别目标正确的比例。...理想情况下，我们希望精度、召回率越高越好。但单独的高精度或高召回率，都不足以体现模型的高性能。 例如下面的例子： 高精度模型 ? 从上表可以看出，该模型识别结果给出正例50个，负例200个。...在识别给出的50个正例当中全部都正确（都是真正例，没有伪正例），因而精度P为100%，非常高。但是识别给出的200个负例全部都错误（都是伪负例），错误率非常高，这样的模型性能其实非常低。...但同时，计算得出模型识别结果的错误率E也很高，高达91%，所以这个模型性能也很低，基本不可靠。 5 精度-召回率曲线（PR曲线） 实际中，精度与召回率是相互影响的。
文章目录 什么是 AdaBoost？ Boosting是一种集合技术，试图从许多弱分类器中创建一个强分类器。这是通过从训练数据构建模型，然后创建第二个模型来尝试从第一个模型中纠正错误来完成的。...添加模型直到完美预测训练集或添加最大数量的模型。 AdaBoost是第一个为二进制分类开发的真正成功的增强算法。这是理解助力的最佳起点。...Adaboost的优缺点 AdaBoost算法优点： 很好的利用了弱分类器进行级联； 可以将不同的分类算法作为弱分类器； AdaBoost具有很高的精度； 相对于bagging算法和Random Forest...，每次重新选择当前分类器最好切分点； 百度百科版本 Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器...AdaBoost在某种意义上是适应性的，即随后的弱学习者被调整为支持那些被先前分类器错误分类的实例。AdaBoost对噪声数据和异常值敏感。
假正例是指模型错误地将负例预测为正例。假负例是指模型错误地将正例预测为负例。主对角线的值越大（主对角线为真正例和真负例），模型就越好；副对角线给出模型的最差预测结果。...假正例（I型错误）——原假设正确而拒绝原假设。 ? 假负例 假负例的一个例子。例如，该模型预测一封邮件不是垃圾邮件（负例），但实际上这封邮件是垃圾邮件。...左图男士的测试结果是假正例因为男性不能怀孕；右图女士是假负例因为很明显她怀孕了。 从混淆矩阵，我们能计算出准确率、精度、召回率和F-1值。 准确率 准确率是模型预测正确的部分。 ?...精度 精度是指在所有预测为正例的分类中，预测正确的程度为正例的效果。 ? 精度越高越好。...普通的通常均值将所有的值平等对待，而调和平均值给予较低的值更高的权重，从而能够更多地惩罚极端值。所以，如果精度和召回率都很高，则分类器将得到很高的F-1值。
但很多时候，我们只能假设测试集和训练集的是符合同一个数据分布的，但却拿不到真正的测试数据。这时候怎么在只看到训练错误率的情况下，去衡量测试错误率呢？...但是也不能用太简单的模型，否则在数据分布比较复杂的时候，模型就不足以刻画数据分布了（体现为连在训练集上的错误率都很高，这种现象较欠拟合）。...这里的Error大概可以理解为模型的预测错误率，是有两部分组成的，一部分是由于模型太简单而带来的估计不准确的部分（Bias），另一部分是由于模型太复杂而带来的更大的变化空间和不确定性（Variance）...近邻算法具有较强的一致性结果，随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值，K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。...优点 Adaboost是一种有很高精度的分类器。 可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。 当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的，并且弱分类器的构造极其简单。
CenterNet 原理 我们抑制误检的原理基于以下推论：如果目标框是准确的，那么在其中心区域能够检测到目标中心点的概率就会很高，反之亦然。...，一但准确度差一点，就会产生很多错误目标框。...最近目标检测方法在COCO数据集上基本在以百分之零点几的精度往前推进，因为coco数据集难度很高，而我们的 CenterNet 往前推进了将近5个百分点。...实验结果表明 CenterNet 去除了大量的错误目标框，尤其是小尺度的错误目标框，这也是为什么小尺度目标的 AP 提升最多的原因。 Table5 为错误实验分析。...我们将检测的中心点用真实的中心点代替，实验结果表明中心点的检测准确度还有很大的提升空间。同时该结果还表明要想更进一步的提升检测精度，需要进一步提升角点的检测精度。 6.
极端情况下，当画中猴子的特征与我们所认识某一类猴子的特征完全相同，我们就会认定画中的猴子是哪一类。 另一种情况是我们认错的时候。其实人识别事物的错误率有的时候也是很高的。...SVM能对训练集之外的数据做很好的预测、泛化错误率低、计算开销小、结果易解释，但其对参数调节和核函数的参数过于敏感。个人感觉SVM是二分类的最好的方法，但也仅限于二分类。...但该方法在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集，对于大数据效果还不理想。所以还需要一个“随机梯度上升算法”对其进行改进。该方法一次仅用一个样本点来更新回归系数，所以效率要高得多。 第五个是决策树。...决策树计算复杂度不高、输出结果易于理解、对中间值缺失不敏感、可以处理不相关特征数据。其比KNN好的是可以了解数据的内在含义。但其缺点是容易产生过度匹配的问题，且构建很耗时。...说白了，就是在一个数据集上的随机数据使用一个分类训练多次，每次对分类正确的数据赋权值较小，同时增大分类错误的数据的权重，如此反复迭代，直到达到所需的要求。
模型的性能取决于如何分割训练数据和测试数据；为了处理随机误差带来的影响，需要重复10次及更多次的实验，每次使用不同的随机种子来分割训练数据。这对于分析和比较是很重要的。...然而，通常，对于预测来说，首先要考虑的是准确性。 ? 比较：如果选择概率最高的下一个状态作为“预测”，那么马尔可夫模型的分类精度是多少？...然后，通过乘以该状态出现的频率(F_S)并对所有状态进行求和，得到总精度；或者，简洁地：[sum_{s=1}^{16}p_s *f_s] 这给出的准确率约为58.08%，略低于神经网络的平均精度，但还不能确定其中一个优于另一个...在这个问题中，假设是：错误的方式都相同。这与实际目标不相符。因此，必须使用一个引入“相对错误”的度量。 引入“相对错误”之后，对模型的比较有非常大的帮助。例如，你在试着预测是否下雨。...如果你说你百分之百肯定明天会下雨，如果没有，那么是你预测错了。如果你说你80%肯定明天会下雨，但你还是错了；但你没有完全肯定地说错，因为至少你考虑到了你可能错了。从某种意义上说，你只错了80%。 ?
精度(accuracy)：1 - 错误率误差(error)：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异 错误率和精度相反 (错误率+精度=1) 训练误差(training error)(即经验误差...要克服过拟合比较麻烦，过拟合是机器学习面临的关键障碍，各类机器学习算法都带有针对过拟合的措施，但过拟合是无法彻底避免的，我们所能做的只是缓解过拟合。...精度与错误率之和为1 更一般的，对于数据分布D和概率密度函数p(·)，错误率和精度可分别表示为 ? ? ?...2.2.2 查准率与查全率 错误率和精度虽然常用，但并不能满足所有需求 错误率仅仅衡量了有多少比例的结果被判别错误 但在某些情况中，我们还需要查全率和查准率来满足我们不同的需求 在介绍查全率和查准率之前...个反例，由于将分类阈值依次设为每个样本的预测值，即每次都猜测为正例，因此结果不是真正例就是假正例 若为真正例，则上移 ? 单位；若为假正例，则右移 ?
用于二分类或多分类的应用场景。 优点 (1) 很好的利用了弱分类器进行级联。 (2)可以将不同的分类算法作为弱分类器。 (3)AdaBoost具有很高的精度。...(2) 数据不平衡导致分类精度下降。 (3) 训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点。...由于GBDT是利用残差训练的，在预测的过程中，我们也需要把所有树的预测值加起来，得到最终的预测结果。 优点： （1）预测阶段的计算速度快，树与树之间可并行化计算。...XGBoost使用的是pre-sorted算法（对所有特征都按照特征的数值进行预排序，基本思想是对所有特征都按照特征的数值进行预排序；然后在遍历分割点的时候用O(#data)的代价找到一个特征上的最好分割点最后...优点是能够更精确的找到数据分隔点；但这种做法有以下缺点 LightGBM使用的是histogram算法，基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图。
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