准确率专题

混淆矩阵-召回率、精确率、准确率

混淆矩阵 1 混淆矩阵2 混淆矩阵指标2.1 准确率2.2 精确率2.3 召回率2.4 特异度2.4 假正率2.5 假负率2.6 F1 分数 3 总结 1 混淆矩阵混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的重要工具。它通过矩阵形式清晰地展示了模型对样本进行分类的结果，帮助我们理解模型在不同类别上的表现。 ————预测为正类预测为负类实际为正类True Positive (TP)Fa

[AI资讯·0612] AI测试高考物理题，最高准确率100%，OpenAI与苹果合作，将ChatGPT融入系统中，大模型在物理领域应用潜力显现

AI资讯国产AI大战高考物理，第1题全对，第2题开始放飞终于放大招了，2024WWDC，苹果开启AI反击战苹果一夜重塑iPhone！GPT-4o加持Siri，AI深入所有APPOpenAI确认苹果集成ChatGPT 还任命了两位新高管GPT-4搞不定的图推理，港科大7B模型搞定拿下SOTA！最强中文Embedding模型对标OpenAI，技术路线公开具身智能赋能机器人，「AI+人形机器人」论坛

基于R语言的糖尿病检测模型准确率97%

使用R语言构建糖尿病检测模型的示例。我们将使用常见的机器学习算法（如逻辑回归）来构建模型，并使用Pima Indians Diabetes数据集进行训练和评估。 1. 安装和加载必要的包首先，我们需要安装并加载必要的R包。我们将使用caret包来进行数据预处理、模型训练和评估。 # 安装必要的包（如果尚未安装）install.packages("caret")install.packa

AGI系列（1）：掌握AI大模型提示词优化术，提问准确率飙升秘籍

当我们向AI大模型提问时，通常人们的做法是有什么问题，就直接去问，得到大模型的回复结果，时好时坏，完全没有可控性。那么有没有一种方式或是一套方法，可以让我们向大模型提问时，得到的结果更准确，实际上是是有的，我们本文就来探讨下。例子引入我们来举个具体的例子：场景：假设你是一名社交媒体经理，你需要帮助起草一篇 Facebook 帖子来宣传你公司的新产品。那么通常的做法，

我用LLaMA-Factory微调大模型来实现商品评论情感分析，准确率高达91.70%

大家好，我是程序锅。最近在modelscope上闲逛的时候，在数据集板块发现有一个商品评论情感预测数据集。这个数据集源自一个比赛，它的目的是为了预测电商平台顾客的评论是好评还是差评。数据示例如下所示（其中0代表差评，1代表好评）：这个比赛是2021年7月开始举办的。那个时候还没有ChatGPT，如果需要做商品评论情感预测，是需要分词、预处理、选择模型等等一系列机器学习方法。而我最近

$模型准确率accuracy$

模型准确率accuracy

以二分类问题为例：假如：共有365个水果，只有两种类别，橙子和橘子. 准确率=分类正确数/365x100% 不足：假如365个水果当中有364个橙子，1个橘子。现有分类器，无论来什么水果都判定为橙子。准确率可达99.7%，但是显而易见这个模型根本没有判别能力。再换一组数据，准确率将直线下降。上面这种现象称为label不平衡以准确率判定模型是否优秀不够科学，所以引入ROC曲线。

Defog发布Llama-3-SQLCoder-8B，文本转SQL模型，性能比肩GPT-4，准确率超90%，消费级硬件可运行

前言在计算语言学领域，将自然语言转化为可执行的SQL查询是一个重要的研究方向。这对于让那些没有编程或SQL语法知识的用户也能轻松访问数据库信息至关重要。Defog团队近日发布了基于Llama-3的SQLCoder-8B模型，它在文本转SQL模型领域取得了显著突破，在准确率和易用性方面都达到了新的高度。 Huggingface模型下载：https://huggingface.co/defog

在prompt使用占位符实现提高信息替换成功率和替换位置准确率【prompt】【LLM】

文章目录问题占位符解决问题造数据集的时候遇到的，llm不能很好的帮你替换，替换的内容不对，或者是替换的位置不对，比如这里就是替换位置不对，只盯着doc2替换，无视你的替换位置的变化。待处理文本 {"question": "填空题，吊车检验合格证件及驾驶操作合格证件报审手续完备，合格证件在________ 内。\n{%doc1%}\n{%doc2%}\n{%doc

YOLOv3的NMS参数调整对模型的准确率和召回率分别有什么影响？

YOLOv3中的非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种关键的后处理步骤，用于从模型的预测中去除重叠的边界框，从而提高检测的准确性。NMS参数的调整直接影响到模型的准确率（Precision）和召回率（Recall），具体如下： 1. NMS阈值（`nms_thresh`）： - 提高NMS阈值：会减少被抑制的边界框数量，从而保留更多的边界框。这可能会

用OpenCV先去除边框线，以提升OCR准确率

在OpenCV的魔力下，我们如魔法师般巧妙地抹去表格的边框线，让文字如诗如画地跃然纸上。首先，我们挥动魔杖，将五彩斑斓的图像转化为单一的灰度世界，如同将一幅绚丽的油画化为水墨画，通过`cv2.cvtColor()`函数的施展，我们实现了这一华丽的转变。接着，我们施展边缘检测的法术，运用Canny边缘检测算法，如同在黑夜中点亮的繁星，清晰地勾勒出表格的边界，让我们一览无余地看到其轮廓。然

机器学习鸢尾花各种模型准确率对比

流程获取数据集导入需要的包读取数据划分训练集和测试集调用各种模型比较准确率获取数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1RzZyXsaiJB3e611itF466Q?pwd=j484 提取码：j484 --来自百度网盘超级会员V1的分享导入需要的包 import pandas as pdimport numpy as npimport matplotl

斯坦福发布端侧AI模型Octopus V2：推理比GPT-4快168%，准确率超Llama7B

斯坦福大学科研团队近期发布的Octopus V2端侧AI大模型犹如一颗璀璨的新星冉冉升起，凭借其卓越的性能和高效的推理能力，在业界引起了巨大轰动。这款拥有20亿参数的端侧强大语言模型一亮相，便在开发者社群内迅速蹿红，首夜下载量即突破两千次大关，展现出前所未有的魅力。 Octopus V2的独特之处在于其能在智能手机、汽车和个人电脑等多种终端设备上流畅运行，尤其在涉及自动化工作流的任务中，它能

理论知识：Top-K 准确率

Top-1 Accuracy: 这是最常见的准确率评估方式，指的是模型预测的最有可能的类别（即概率最高的类别）是否正是真实的类别。换句话说，就是模型的预测结果中排名第一的类别是否正确。 Top-3 Accuracy: 这个评估标准比 Top-1 更宽松一些。它检查真实类别是否在模型预测的前三个最有可能的类别之中。这意味着即使模型的最有信心的预测（Top-1）是错误的，只要真实的类别位于模型给出

基于CNN的棉花不同病害叶识别（Python代码，pytorch框架，代码有详细中文注释，准确率在90%以上）

1.效果视频（训练过程：基于CNN模型的棉花不同病害叶识别（Python代码，pytorch框架）_哔哩哔哩_bilibili（为减小视频时长，epoch为30，准确率在85%左右，epoch为60后，稳定在90%以上）， GUI识别过程：棉花也病害识别GUI运行界面_哔哩哔哩_bilibili） CNN模型介绍（ CNN模型代码,可以替换为MobileNetV3Small， VGG16，

性能再升级！UNet+注意力机制，新SOTA分割准确率高达99%

UNet结合注意力机制能够有效提升图像分割任务的性能。具体来说，通过将注意力模块集成到UNet的架构中，动态地重新分配网络的焦点，让其更集中在图像中对于分割任务关键的部分。这样UNet可以更有效地利用其跳跃连接特性，以精细的局部化信息来提升分割精度。这种策略可以帮助UNet更精确地界定目标边界，提升分割精度和效率。同时引导网络关注更有信息量的局部区域，减少模型对计算资源的需求。以CA

咳两声就能锁定新冠！MIT收集20万咳嗽样本，用AI辨别无症状感染者，准确率100%...

来源：大数据文摘本文约2700字，建议阅读8分钟最近发表在《IEEE医学与生物学工程学杂志》上的一篇论文中，麻省理工学院的研究人员表示，他们已经开发出可以识别COVID-19感染者咳嗽声的AI。 10月25日，喀什地区疏附县24日发现1例新冠肺炎无症状感染者后，新疆迅速对其密切接触者、密切接触者的接触者进行核酸检测，截至10月25日14时，检测出137人呈阳性，经专家诊断，均为无症状感染

植入大脑电极，晚期渐冻症患者通过神经信号交流！匹配准确率80%，有效时间仅1/3...

来源：大数据文摘本文约2300字，建议阅读6分钟"这是一个很大的责任" 神经系统疾病肌萎缩侧索硬化症（ALS），也叫渐冻症，这是一种渐进且致命的神经退行性疾病。一般而言，渐冻症由中枢神经系统内控制骨骼肌的运动神经元退化所致。由于上、下运动神经元退化和死亡，肌肉逐渐衰弱、萎缩。最后，大脑完全丧失控制随意运动的能力，最终造成发音、吞咽，以及呼吸上的障碍。 2014年在海外盛行的“冰桶挑战”

智能助力：大模型自动填写工单准确率达95%

基于大模型优秀的问答、总结和话术生成能力，主流联络中心纷纷接入大模型升级智能知识库、智能工单、智能陪练等应用。以智能填单为例，借助大模型能够轻松从对话中提取出实体信息、判定对话意图、识别情绪、生成沟通摘要等。通过简单的Prompt，完成工单字段的提取任务更是轻而易举。然而在初期效果测试中，大模型获取的工单填单结果对比客服的真实填写结果准确率不足30%，且大模型的处理速度也达不到业务

Python离线语音识别高准确率方案分析及代码实现

背景：随着信息技术的飞速发展和人工智能的广泛应用，语音识别技术已成为现代通信和人机交互领域的重要组成部分。离线语音识别技术，作为语音识别的一个分支，因其无需实时连接网络、保护用户隐私等特性，在特定场景中发挥着越来越重要的作用。离线语音识别技术主要指的是在没有网络连接的情况下，设备能够利用本地算法和模型对用户的语音输入进行识别并转化为文字或指令。这种技术适用于那些网络环境不稳定或无法连接网

Accuracy准确率,Precision精确率,Recall召回率,F1 score

真正例和真反例是被正确预测的数据，假正例和假反例是被错误预测的数据。然后我们需要理解这四个值的具体含义： TP（True Positive）：被正确预测的正例。即该数据的真实值为正例，预测值也为正例的情况； TN（True Negative）：被正确预测的反例。即该数据的真实值为反例，预测值也为反例的情况; FP（False Positive）：被错误预测的正例。即该数据的真实值为反例，但被错误预

NLP09_机器学习、监督学习、模型搭建流程、朴素贝叶斯、系统评估、准确率，精确率召回率，F1-Measure

基于概率的系统给定数据集，X代表特征信息，y代表标签最终学习到x到y的映射关系f 模型f可以表示线性回归、逻辑回归、神经网络 nlp依赖于机器学习机器学习算法分类监督学习，给定标签。无监督学习只有特征，没有标签朴素贝叶斯：用于文本分类（垃圾邮件过滤，情感分析）上逻辑回归： CRF： HMM：常用于语言识别 LDA：抽取文本主题 GMM：高斯回归模型监督学习

评价指标_Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）区别和联系

Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）是机器学习和信息检索领域常用的评价指标，它们用于评估分类器或检索系统的性能，但各自关注的方面略有不同。 Precision（精确率）：精确率是指分类器在预测为正例的样本中，真正为正例的比例。公式：Precision = TP / (TP + FP)其中，TP 表示真正例（True Positives），FP 表示

UC伯克利：用大模型预测未来，准确率超越人类！

近年来，语言模型在文本生成、翻译、情感分析等领域大放异彩，但利用语言模型做预测的任务还比较少。这里的预测任务指的是根据现有情况预测还未发生的结果，比如“明天会下雨吗？”、“4月1号前GPT-5会发布吗？” 其实文本生成本质上也是一种预测，根据输入的文本序列，预测下一个单词或字符。这样看来大语言模型天然就适合做预测任务。事实真的如此吗？今天介绍的这篇文章通过实验结果告诉我们没有任何模型天生

mmdetection如何计算准确率、召回率、F1值

1、训练 python tools/train.py configs/fcos/fcosrdweed3.py 2、测试这一步要加–out=result.pkl，才能计算准确率和召回率 python tools/test.py configs/fcos/fcosrddweed3.py work_dirs/fcosrddweed3/epoch_300.pth --out=resultfc

释机器学习中的召回率、精确率、准确率

准确率和召回率之间通常存在一定的折衷关系——当阈值较高时，分类器的准确率较高，但召回率较低；当阈值较低时，分类器的召回率较高，但准确率较低召回率(灵敏度)：对实际为正类的样本，模型能识别出多少是正类(灵敏度) 分母：实际类别为正的样本个数(TP+FN=实际为正类的样本个数) 分子：预测为正实际为正的样本个数(TP)精确率：对正类样本的预测准确程度，分母：预测为正的样本个数(TP+FP

Yolov8有效涨点，添加多种注意力机制，修改损失函数提高目标检测准确率

目录简介 CBAM注意力机制原理及代码实现原理代码实现 GAM注意力机制原理代码实现修改损失函数 YAML文件完整代码 🚀🚀🚀订阅专栏，更新及时查看不迷路🚀🚀🚀 http://t.csdnimg.cn/sVHxvhttp://t.csdnimg.cn/sVHxv 简介 Ultralytics 推出了最新版本的 YOLO 模型。注意力机制