如何找到假陽性圖像時使用朱古力分類

我們用朱古力做的圖片，有兩個班的分類。我們已經完成了培訓和測試，並獲得了準確性。現在我想從測試數據集中找到假陽性圖像。無論如何，我可以做到這一點？謝謝！如何找到假陽性圖像時使用朱古力分類

來源

2017-03-21 ccatman

我所知道的最簡單的方法是通過分類來運行它們 - 作爲一個獨立的運行，而不是作爲訓練過程的一部分 - 看看哪些沒有達到理想的效果。

來源

2017-03-21 16:22:58 Prune

謝謝你回答這個問題。但我不能完全理解單獨運行的意義。我試圖找出測試集中的假陽性圖像。你能詳細解釋一下嗎？ – ccatman

看看如何真正*使用*你的訓練模型：如何分類新的輸入。這也被稱爲「預測」或「評分」。不要使用新的輸入，請使用測試集。將返回的預測與實際情況（原始分類）進行比較。 – Prune

謝謝，生病請嘗試 – ccatman

你需要以某種方式標註您的測試數據，要知道，如果你的陽性預測值陽性試驗樣品一致，如果不是，那麼它應該被認爲是假陽性，也當你有這些指標對所有測試數據，可以計算f1score和一些其他性能變量：

accuracy = (true_negative + true_positive)/total_samples 
recall = true_positive/(true_positive + false_negative) 
precision = true_positive/(true_positive + false_positive) 
f1score = 2*((precision*recall)/(precision+recall))

來源

2017-03-22 15:10:55

謝謝！這有幫助！ – ccatman

如何找到假陽性圖像時使用朱古力分類

回答

相關問題