问题标签 [precision-recall]
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r - R中的精度、召回率和f-measure
我有一段时间没有使用 R,所以也许我只是不习惯它,但是..我在 R 中有一个表,有两个列,第一个有预测值(一个值可以是 0 或 1 ),第二个具有实际值(也是 0 或 1)。我需要找到召回率、精度和 f 度量,但在 R 中找不到合适的函数。(我也读过 ROCR,但我所能做的就是创建一些图,但我真的不需要图,我需要数字)。
有没有什么好的函数可以在 R 中找到精度、召回率和 f 度量?有什么不同的方法吗?
cluster-analysis - 计算聚类的 F-measure
谁能帮我集体计算F-measure?我知道如何计算召回率和精度,但不知道给定算法如何计算一个 F 度量值。
例如,假设我的算法创建了m个集群,但我知道相同数据有n 个集群(由另一个基准算法创建)。
我找到了一个 pdf,但它没有用,因为我得到的集体价值大于 1。pdf 的参考是F Measure Explained。具体来说,我看过一些研究论文,其中作者在F-measure的基础上比较了两种算法,它们共同得到了0到1之间的值。如果你仔细阅读上面提到的pdf,公式是F(C,K) = ∑ | 词 | / N * max {F(ci,kj)}
其中 ci 是参考集群 & kj 是由其他算法创建的集群,这里 i 从 1 运行到 n & j 从 1 运行到 m。假设 |c1|=218这里根据 pdf N=m*n 假设 m=12 和 n=10,对于 j=2,我们得到 max F(c1,kj)。F(c1,k2) 肯定在 0 和 1 之间。但是通过上面的公式计算得到的结果值我们会得到大于 1 的值。
classification - 3 种不同输出的召回和精度计算
我的分类系统将产生 3 个输出,告诉用户图像属于哪个类别。假设类别为 A、B 和 C。以下是矩阵的示例:
我对公式 Precision = tp/tp + fp 和 Recall = tp/tp+fn 有点困惑,因为我不确定在这种情况下如何应用真阳性、真阴性、假阳性和假阴性。
有人可以帮忙吗?非常感谢您的帮助。谢谢你。
java - 在 Java 中使用 LIBSVM 实现 Precision & Recall
我使用 libsvm.jar(独立于 weka)开发了一个数据挖掘应用程序。但我找不到如何实现 Precision/Recall(在 java 中)来验证我的模型性能。
Libsvm Classes 中是否有要包含的 API 或要使用的方法?
知道这种功能包含在 C 和 Python 版本的 LIBSVM 中(但不包含在 java 中)。
machine-learning - 计算精度和召回率
我真的很困惑如何使用 NB 分类器计算监督机器学习算法中的精度和召回率
比如说
1)我有两个类 A,B
2)我有 10000 个文档,其中 2000 个用于训练样本集(A 类 = 1000,B 类 = 1000)
3)现在基于上述训练样本集分类休息8000 个文档使用 NB 分类器
4)现在分类后 5000 个文档进入 A 类,3000 个文档进入 B 类
5)现在如何计算 Precision 和 Recall?
请帮我..
谢谢
machine-learning - 回忆在机器学习中意味着什么?
分类器的召回是什么意思,例如贝叶斯分类器?请举个例子。
例如,精度 = 正确/正确+错误的测试数据文档。如何理解召回?
recommendation-engine - 基于相似性标准的推荐系统评估
我已经建立了一个推荐系统,它根据一组加权指标推荐与一个项目相似的前 10 个项目。现在可以做的就是选择一个项目,系统会显示与所选项目相似的前 10 个项目。我对可用于评估此类系统的评估技术感到困惑。在没有用户参与的情况下,Precision/recall 估计是否有意义?任何有关此类系统评估技术的指针将不胜感激。
python - 如何在 python 中使用 libSVM 计算精度、召回率和 F 分数
我想计算precision
,recall
并在 Python 中f-score
使用libsvm但我不知道如何。我找到了这个网站,但我不明白如何调用该函数,如果你能通过示例帮助我的话。
machine-learning - Calculate Precision and Recall for more than 2 classes
Can any one help me out in calculating precision and recall for more than 2 classes. While googling over the internet i found the following help full URL
Calculate Precision and Recall
I want exactly the same available in the above URL using NB classifier except i want precision and recall for more than 2 classes
Please help me
Thank you