√完了しました！ f1曲线 136296-F1曲线

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F1 分数同时考虑了查准率和查全率，让二者同时达到最高，取一个平衡。 F1 分数的公式为 = 2 查准率查全率 / (查准率 查全率)。 在图中看到的平衡点就是 F1 分数得来的结果。 可以发现他们俩的关系是「两难全」的关系。 为了综合两者的表现，在两者之间找一个平衡点，就出现了一个 F1分数 值的计算公式： 就是精确率和召回率的调和平均值，并且与精确率和召回率一样重要 值的计算公式： 在β=1时， ， 下面的F1、map、precision、recall四条曲线都是在train_log_F1txt文件内提取相关数据得到的。 代码基本相同，只需修改相关字符就行。 F1曲线 #!/usr/bin/python #coding=utf8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlibpyplot as plt #根据log_iou修改行数 lines = 191 step = 1 start_ite = 0 end_ite = 191 igore = 0 data_path = 'train_log_F1txt' #f1的路径。 result_path

F1曲线

F1曲线- AUC及ROC曲线详解机器学习中分类模型的常用指标准确率、精确率、召回率、F1scoreROC曲线和AUC面积ROC曲线AUC面积 机器学习中分类模型的常用指标 准确率、精确率、召回率、F1score TP(True Positive) 真实是正样本，预测结果也是正样本的数量 FN(False Negative) 真实是正样本，预测结果是负样本的数量 TN(TrueF1 score是围绕Recall和Precision衍生出来的一个参考值，公式 = Precision和Recall的调和平均值 其数值大小通常接近二者中的较小数、当recall = precision时，F1 = recall = precision，如果F1值较高，说明recall和precision都较高,我们希望取到较高的F1值。 7 PR曲线

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（3）tp、fp、f1、roc、pr曲线 （1）tp、fp、f1 tp ——将正类预测为正类数；fp——将负类预测为正类；tn——将负类预测为负类数；fn——将正类预测为负类数； （精确率） （召回率） f1 是精确率和召回率的调和平均。; F1= (2×Precision×Recall)/（PrecisionRecall） ROC曲线、AUC曲线 ROC 和 AUC 是2个更加复杂的评估指标，下面这篇文章已经很详细的解释了，这里直接引用这篇文章的部分内容。 上面的指标说明也是出自这篇文章： 《一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC》 1 灵敏度，特异度，真正率，假正率 在正式介绍 ROC/AUC 之前，我们还要再介绍 分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1score进行讲解

世界一级方程式锦标赛（FIA Formula 1 World Championship，简称F1），是国际汽车运动联合会（FIA）举办的最高等级的年度系列场地赛车比赛，是当今世界最高水平的赛车比赛，与奥运会、世界杯足球赛并称为"世界三大体育盛事"。首次比赛于1950年英国银石赛道举行。理解目标检测3：评价指标F1 Score 先上结论：F1 Score则能很好的评价识别算法的优劣 假设生产10件产品，有5件是NG品，5件是OK品；需要设计一个算法： 首要目标是把所有的NG品都找出来，即没有NG品漏出去，漏检率为0 F1Score F1Score又称F1分数，是分类问题的一个衡量指标，常作为多分类问题的最终指标，它是精度和召回率的调和平均数。 对于单个类别的F1分数，可使用如下公式计算 f 1k = 2Recallk P recisionk Recallk ∗P recisionk 而后计算所有类别的平均值，记为F1，公式为 F 1 = (n1 Σf 1k )2 mAP mAP，英文全称是mean Average Precision,即各类别AP的平均值，AP的计算使用了差值平均准确率

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 Enter the world of Formula 1 Your goto source for the latest F1 news, video highlights, GP results, live timing, indepth analysis and expert commentary 查准率、查全率又是精确率 (p re cision)、召回率 ( re call) F1 度量， F1score 越高，说明分类模型越稳健 准确率 (accuracy) = (TPTN)/ (TPFNFPTN) A把C全部包住，A优于C。 与 P R 曲线 使用查准率、查全率为纵、横轴不同， ROC 曲线 的纵轴是"真正例率" (True Positive Rate

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