之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f
【计算机视觉（CV）】基于全连接网络实现宝石分类作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：人工智能.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.(文章目录)前言(一)、任务描述本次实践是一个多分类任务，需要将照片中的宝石分别进行识别，完成宝石的识别实践平台：百度AI实训平台-AIStudio、PaddlePaddle2.0.0动态图(二)、环境配置本实践代码运行的环境配置如下：Py
【计算机视觉（CV）】基于全连接网络实现宝石分类作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：人工智能.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.(文章目录)前言(一)、任务描述本次实践是一个多分类任务，需要将照片中的宝石分别进行识别，完成宝石的识别实践平台：百度AI实训平台-AIStudio、PaddlePaddle2.0.0动态图(二)、环境配置本实践代码运行的环境配置如下：Py
摘要：这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。本文分享自华为云社区《深度学习分类任务常用评估指标》，原文作者：lutianfei。 这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。分类模型混淆矩阵sklearn实现：sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred,labels=None)返回值：一个格式化的字符串，给出了分类结果的混淆矩阵。参数：参考classification_report。混淆矩阵的内容
摘要：这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。本文分享自华为云社区《深度学习分类任务常用评估指标》，原文作者：lutianfei。 这篇文章主要向大家介绍深度学习分类任务评价指标,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。分类模型混淆矩阵sklearn实现：sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred,labels=None)返回值：一个格式化的字符串，给出了分类结果的混淆矩阵。参数：参考classification_report。混淆矩阵的内容
(文章目录)前言上一篇和大家一起分享了如何使用LabVIEWOpenCVdnn实现手写数字识别，今天我们一起来看一下如何使用LabVIEWOpenCVdnn实现图像分类。一、什么是图像分类？1、图像分类的概念图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可能类别集。示例：我们假定一个可能的类别集categories={dog,cat,eagle}，之后我们提供一张图片（下图）给分类系统。这里的目标是根据输入图像，从类别集中分配一个类别，这里为eagle,我们的分类系统也可以根据概率给图像分
(文章目录)前言上一篇和大家一起分享了如何使用LabVIEWOpenCVdnn实现手写数字识别，今天我们一起来看一下如何使用LabVIEWOpenCVdnn实现图像分类。一、什么是图像分类？1、图像分类的概念图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可能类别集。示例：我们假定一个可能的类别集categories={dog,cat,eagle}，之后我们提供一张图片（下图）给分类系统。这里的目标是根据输入图像，从类别集中分配一个类别，这里为eagle,我们的分类系统也可以根据概率给图像分
