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我正在尝试获取已创建模型的所有指标： model = tf.keras.Sequential([ return model
我还使用了中高度支持的答案中建议的指标定义，但结果是
浏览 11提问于2020-05-05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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我有一个100,000的训练样本(有5个特征) (90,000分类为'0‘，其余分类为'1')对提高查准率/召回率有什么建议吗？使用tensorflowloss = tf.losses.log_loss(yy_, scores,
浏览 0提问于2018-09-22得票数 0
我在Tensorflow中作为eval_metrics注册精度和召回率时遇到了问题。我的标签和预测没有相同数量的元素，所以我不能使用已经内置的函数。我有计算精度和召回率的函数，但是我似乎不能得到precision_update_op和recall_update_op。你知道我怎么才能从标签，预测和前面提到的计算精度和召回率的函数中得到它吗？谢谢
浏览 3提问于2018-07-28得票数 0
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我的工作是电影100 K电影数据推荐系统。我把数据分为测试和训练，计算精确性和召回率。在测试中，随机选择了超过10K的用户。我能够找到一个个人用户的精确性和召回。我想知道:聚合的精确性和召回有什么实际意义吗？
浏览 4提问于2015-06-17得票数 1
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我正在使用Keras (使用Tensorflow后端)进行二进制分类，我得到了大约76%的准确率和70%的召回率。现在，我想尝试使用决策阈值。据我所知，Keras使用判决阈值0.5。在Keras中，有没有一种方法可以使用自定义阈值来提高决策精度和召回率？
谢谢您抽时间见我!
浏览 0提问于2017-03-05得票数 13
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据我所知，在Top推荐系统中，召回的公式如下：，其中{A}是用户实际购买的东西，{B}是系统推荐的顶级N项。但在基于神经网络的推荐系统中，它与传统的基于kNN的推荐系统(基于用户的推荐系统或基于项目的推荐系统)略有不同。
基于神经网络的推荐系统的目标是预测用户下次可能在"t+1“中购买的</
浏览 4提问于2017-02-01得票数 0
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我想训练一个命名实体识别的神经网络来标记一个未标记的文本数据集。生成的标签将通过众包平台进行检查。目标是注释数据集。因此，神经网络应该在文本中找到所有可能的实体，即具有较高的查全率而不是精确性。什么是训练神经网络以达到高召回率的最佳方法，即将较低的成本分配给假阳性而不是假阴性？是否可以将损失函数从负对数可能性转变为其他鼓励高召回的因素？
浏览 0提问于2019-08-04得票数 1
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如何通过编译获得Fscore
、、、、
为了提高model.compile的精确度和召回率，我们可以这样做： import tensorflow as tf
model.compile( ..., metrics=['accuracy'
浏览 10提问于2021-06-27得票数 0
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我正在处理一个多类的问题，对于某些类，我有很好的精确度，但回忆率却很低。因为对于我的问题，假阳性不是一个问题，而不是一个真正的阳性，我想降低精度，以利于提高一些特定类的召回，同时保持其他事情尽可能稳定。，为了更好的召回，有什么方法可以利用精确性呢？
浏览 0提问于2018-02-18得票数 3
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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
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0.913，召回率非常低，比如0.32
浏览 3提问于2011-08-23得票数 1
鉴于以下预测的排名-文件清单：query1_manual = 646
在python中已经实现的信息检索中是否有任何合适的度量来对此结果进行排序？我不认为适用于我，因为我错过了真正的和完整排名的文档列表。我假设，回忆，精确，F评分和地图也不会工作，只要我没有一个完整的列表手动排序<e
浏览 0提问于2019-04-03得票数 3
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我正在使用Python3.7和TensorFlow 2.0，我必须用下面的学习率调度器训练一个160个时期的神经网络：def scheduler(epoch): return 0.01 retur
浏览 46提问于2020-03-08得票数 0
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让我们说A-我们有一个二元分类器，标签1是健康的，0是病态的。我们获得的准确率为100%，召回率为70%。
现在让我们说，B-我们翻转标签，0是健康的，1是生病的。如果你翻动标签，他们的价值是否会被精确性和召回性改变？那么在新的情况下，召回率是100%，准确率是70%？或者(70,100)值在
浏览 0提问于2021-01-14得票数 0
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我正在研究两个不同季节的环路闭合检测问题，例如夏季和秋季。我需要绘制精确的回想曲线。假设我拍了500张夏天的照片和500张秋天的照片。我有距离矩阵。
但我完全搞不懂，如何制作精确的回忆曲线。例如，对于一个季节的每个图像，我将按照升序(距离)获得500张最近的图像。我知道精确度和召回率的定义，但我无法接近这个问题的解决方案。期待着任何形式的帮助或评论或建议。提前谢谢。
浏览 32提问于2018-09-10得票数 0
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我在R中训练一个随机的森林分类器，使用mlr进行二进制分类。0.5162791 0.4837209 但我在选择正确的准确性指标和确定应该是什么分界点时遇到了麻烦。0.2872358 0.2091928 0.2872358 0.7531250 0.2468750
0.7736447
我如何确定我的<
浏览 2提问于2018-08-27得票数 1
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我正在使用tensorflow估计器训练一个分类问题。 我想计算每批数据的f1分数，以及精确度和召回率。 我使用下面的代码计算精度和召回率，并将它们记录下来进行评估和训练。我也使用这个公式计算了fscore，但是在记录fscore的时候我得到了一个错误。('precision', pre[1])tf.summary.scalar('fscore&#
浏览 20提问于2019-04-13得票数 0
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使用TensorFlow可以收集错误信息，例如：
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(one_hot_y, 1))但它只提供了一个向量，告诉我们哪些样本被正确召回。然而，为了真正了解正在发生的事情，或者需要改进的地方，我想找出最难回忆的样本。这就像计算神经网络产生的logits值与每个样本的目标one_hot向量之间的欧几里德距离，并选择顶部距离。
浏览 7提问于2017-01-03得票数 0
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当Keras 2.x删除某些指标时，changelog说它这样做是因为它们是“基于批处理的”，因此并不总是准确的。这是什么意思？tensorflow中包含的相应指标是否也存在同样的缺点？例如:查准率和召回率。
浏览 6提问于2018-08-08得票数 1
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