TPRSEARCH AGGREGATION
...鍵生成評估報告。 from sklearn.metrics import classification_reportprint(性能報告;)print(classification_report(y_test,result))confusion = metrics.confusion_matrix(y_test, result) 3. 以FPR為橫軸，TPR為縱軸，繪制ROC曲線，并由曲線...
...個指標分別是：靈敏度和（1-特異度），也叫做真正率（TPR）和假正率（FPR）。 靈敏度（Sensitivity） = TP/(TP+FN) 特異度（Specificity） = TN/(FP+TN) 其實我們可以發現靈敏度和召回率是一模一樣的，只是名字換了而已。 由于我們比較關...
...個指標分別是：靈敏度和（1-特異度），也叫做真正率（TPR）和假正率（FPR）。 靈敏度（Sensitivity） = TP/(TP+FN) 特異度（Specificity） = TN/(FP+TN) 其實我們可以發現靈敏度和召回率是一模一樣的，只是名字換了而已。 由于我們比較關...
... 曲線比 Precision-Recall 曲線要好。 ROC 曲線涉及兩個指標，TPR 和 FPR。TPR 就是召回率，即：$TPR=frac{TP}{TP+FN}$；FPR 表示真實分類（偏斜數據中占優勢的分類）中被預測錯誤的數量的占比，即：$FPR=frac{FP}{TN+FP}$。實現代碼為： def TPR(y_...
...sitive Rate（假陽率，FPR） 縱軸：True Positive Rate（真陽率，TPR） 假陽率，簡單通俗來理解就是預測為正樣本但是預測錯了的可能性，顯然，我們不希望該指標太高。$$FPR=frac{FP}{TN+FP}$$ 真陽率，則是代表預測為正樣本但是預測對...
..., n_folds=5) kf = StratifiedKFold(n_splits=5) scores = [] mean_tpr = 0.0 mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) exe_time = [] colors = cycle([cyan, indigo, seagreen, yellow,...
...質量指標，現在我們來介紹一些派生出來的質量指標。 TPR（True Positive Rate） —— 反映了分類器檢測正樣本的能力。TPR = TP / (TP + FN) = TP / P，P 表示全部的正樣本 TNR（True Negative Rate） —— 反映了分類器檢測負樣本的能力。TNR = T...
...ROC 曲線 ROC 曲線用于繪制采用不同分類閾值時的 TP 率（TPR）與 FP 率（FPR）。我們根據學習器的預測結果，把閾值從0變到最大，即剛開始是把每個樣本作為正例進行預測，隨著閾值的增大，學習器預測正樣例數越來越少，直到最...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
jiangyu2108
