pytorch roc_curve 二分类用法 / 张生荣

python实现二分类和多分类的ROC曲线教程

基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) F-measure:F度量是对准确率和召 ...

通常,由于类别不均衡,需要使用weighted cross entropy loss平衡. def inverse_freq(label): """ 输入label [N ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as ...

对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用kera ...

class torch.nn.Sequential(* args) 一个时序容器.Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中.当然,也可以传入一个OrderedDict. 为了更容易的理解如何使 ...

pytorch中的权值初始化官方论坛对weight-initilzation的讨论 torch.nn.Module.apply(fn) torch.nn.Module.apply(fn) # 递归的 ...

pytorch中index_select()的用法 index_select(input, dim, index) 功能:在指定的维度dim上选取数据,不如选取某些行,列参数介绍第一个参数inpu ...

目录一.前言二.举例解释 1.permute(0,1,2) 2.permute(0,1,2) ⇒ permute(0,2,1) 3.permute(0,2,1) ⇒ permute(1,0,2) ...

目录前言三维情况变化一:不改变任何参数变化二:1与2交换变化三:0与1交换变化四:0与2交换变化五:0与1交换,1与2交换变化六:0与1交换,0与2交换总结前言本文只讨论二维三维 ...

使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式.隐藏层数的定义.损失函数的选择.优化函数的选择.输出层.下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负样本的区别,通 ...

解决的问题: 1.实现了二分类的卡方分箱: 2.实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件: 问题,还不太清楚,后续补充. 1.自由度k,如何来确定,卡方阈值的自由度为分箱数-1,显著性水平 ...

contiguous tensor变量调用contiguous()函数会使tensor变量在内存中的存储变得连续. contiguous():view只能用在contiguous的variable上. ...

permute(dims) 将tensor的维度换位. 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度.比如三维就有0,1,2这些dimension. 例: import torch import nu ...

用法分析在查看SRGAN源码时有如下损失函数,其中设置了retain_graph=True,其作用是什么? ############################ # (1) Update D n ...

任务要求: 自定义一个层主要是定义该层的实现函数,只需要重载Function的forward和backward函数即可,如下: import torch from torch.autograd imp ...

torchvision包包含了目前流行的数据集,模型结构和常用的图片转换工具. torchvision.datasets中包含了以下数据集 MNIST COCO(用于图像标注和目标检测)(Capti ...

pytorch里面的maxpool,有一个属性叫ceil_mode,这个属性在api里面的解释是 ceil_mode: when True, will use ceil instead of floo ...

非常简单的函数,但是官网的介绍令人(令我)迷惑,所以稍加解释. mask_select会将满足mask(掩码.遮罩等等,随便翻译)的指示,将满足条件的点选出来. 根据掩码张量mask中的二元值,取输入 ...