文件名称:
Evaluation-Metrics-Package-Tensorflow-PyTorch-Keras-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：机器学习评估指标包Tensorflow-PyTorch-Keras
一个项目的重要方面是测试机器学习算法。如果使用索引进行评估，则该模型可以提供令人满意的结果。但是，如果根据其他指标（例如对数损失或其他类似指标）进行评估，则结果可能会很差。通常，我们使用分类精度来计算模型的效率，但不足以真正评估模型。在此仓库中，涵盖了用于不同类型的模型/应用程序的各种形式的度量。
分类
分类精度
混淆矩阵
精确度和召回率
F测度
接收器工作特性（ROC）
曲线下面积（AUC）
精确召回曲线
分割
联盟交叉口（IOU）
骰子系数
像素精度
精确度和召回率
混淆矩阵
接收器工作特性（ROC）
曲线下面积（AUC）
物体检测
平均精度（帕斯卡）
平均精度（COCO）
混淆矩阵
PR曲线
必要进口
# for creating custom metrics
import numpy as np
# for plo
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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