Precision、Recall、ROC、ｍAP、mmAP值计算

精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线

链接：https://blog.csdn.net/CYJ2014go/article/details/84537317

[总结]ROC曲线、AUC、准确度、召回率

链接：https://blog.csdn.net/bra_ve/article/details/82461378

浅析经典目标检测评价指标--mmAP（一）

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55575423

浅析经典目标检测评价指标--mmAP（二）

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时间： 2024-08-06 09:04:16

Precision、Recall、ROC、ｍAP、mmAP值计算的相关文章

信息检索的评价指标(Precision, Recall, F-score, MAP)

之前写过一篇blog叫做机器学习实战笔记之非均衡分类问题:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38666699其中对Precision和Recall及ROC都有所讲解,其中区别在于Precision,Recall, F-score, MAP主要用于信息检索,而ROC曲线及其度量指标AUC主要用于分类和识别,ROC的详细介绍见上面的blog,这里的Precision.Recall和上篇blog的计算结果其实是一样的,只是这里从检索的角度

目标检测的评价标准mAP, Precision, Recall, Accuracy

目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法 注意,在多分类问题中,评价方法是逐个类计算的,不是所有类一起算,是只针对一个类算,每个类别有自己的指标值! TP , FP , TN , FN 概念 TP = 预测为positive 且ground-truth和预测一致

Precision/Recall和ROC曲线与分类

[混淆矩阵与Precision/Recall和ROC曲线的关系] Precision/Recall和ROC曲线的基本介绍可以看我的另一篇博客: http://blog.csdn.net/adminabcd/article/details/46475361 接下来我们引入混淆矩阵: 当我们对样本进行分类时,会分成正例样本(记为1)和负例样本(记为0),根据分类结果与原始分类,可以计算出相应的混淆矩阵.那么则有: Precision(pre)=true positive rate=tp/(tp+fp

MATLAB画ROC曲线，及计算AUC值

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 function auc = roc_curve(deci,label_y) %%deci=wx+b, label_y, true label [val,ind] = sort(deci,'descend'); roc_y = label_y(ind); stack_x = cumsum(roc_y == -1)/sum(roc_y == -1); stack_y = cumsum(roc_y == 1)/sum(roc_y == 1); a

Beam 超实用examples之Pi值计算

Beam Pi值计算 Beam刚刚开源不是很久,快2个月了.目前的版本是0.5.0版本.官方的源码中提供了4个examples.无奈这四个案例都只是WordCount的四种不同的实现.作为一个从Spark进入大数据殿堂的笔者来说,用过n多次的SparkPi的我,怎么能忍受竟然没有Pi实现的example呢.假如有了这个案例,可以非常方便的无论在开发工具中还是在集群中进行测试.于是便有了下文.笔者的文笔和技术有限.不足之处,还望朋友多多提建议.Let us come on . 我们先来讲讲Pi的实

Hadoop中map数的计算

转载▼ Hadoop中在计算一个JOB需要的map数之前首先要计算分片的大小.计算分片大小的公式是: goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) totalSize是一个JOB的所有map总的输入大小,即Map input bytes.参数map

通过Precision/Recall判断分类结果偏差极大时算法的性能

当我们对某些问题进行分类时,真实结果的分布会有明显偏差. 例如对是否患癌症进行分类,testing set 中可能只有0.5%的人患了癌症. 此时如果直接数误分类数的话,那么一个每次都预测人没有癌症的算法也是性能优异的. 此时,我们需要引入一对新的判别标准:Precision/Recall来进行算法的性能评判,它们的定义如下: 可以看出,Precision表示:预测一件事件发生,它实际发生的概率是多少.换言之:预测准的概率如何. Recall表示:一件事情实际发生了,能把它预测出来的概率是多少.

【JSP EL】EL表达式 获取list长度/不用循环,EL在List中直接获取第一项的内容/EL获取Map的键,Map的值

1.EL表达式 获取list长度 <%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c"%><%@ taglib prefix="fn" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/functions"%> <c:if test="${fn:length(list名字)>1}"&g

用字典给Model赋值并支持map键值替换

这个是昨天教程的升级版本,支持键值的map替换. 源码如下: NSObject+Properties.h 与 NSObject+Properties.m // // NSObject+Properties.h // // Created by YouXianMing on 14-9-4. // Copyright (c) 2014年 YouXianMing. All rights reserved. // #import <Foundation/Foundation.h> @interface