Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子


Posted in Python onJanuary 18, 2020

无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率,很少有计算误判率,

下面就说说怎么计算准确率以及误判率、召回率等指标

1.计算正确率

获取每批次的预判正确个数

train_correct = (pred == batch_y.squeeze(1)).sum()

该语句的意思是 预测的标签与实际标签相等的总数

获取训练集总的预判正确个数

train_acc += train_correct.data[0] #用来计算正确率

准确率 : train_acc / (len(train_data))

2.误判率

举例:当你是二分类时,你需要计算 原标签为1,但预测为 0 ,以及 原标签为0,预测为1的 误判率

误判率又分为:

CTW : correct to wrong 标签为正确的,预测为错误的

WTC: wrong to correct 标签为错误的,预测为正确的

zes=Variable(torch.zeros(lasize).type(torch.LongTensor))#全0变量

ons=Variable(torch.ones(lasize).type(torch.LongTensor))#全1变量

train_correct01 = ((pred==zes)&(batch_y.squeeze(1)==ons)).sum() #原标签为1,预测为 0 的总数

train_correct10 = ((pred==ons)&(batch_y.squeeze(1)==zes)).sum() #原标签为0,预测为1 的总数

train_correct11 = ((pred_y==ons)&(batch_y.squeeze(1)==ons)).sum()
train_correct00 = ((pred_y==zes)&(batch_y.squeeze(1)==zes)).sum()

获取训练集总的误判个数

FN += train_correct01.data[0]

FP += train_correct10.data[0]

TP += train_correct11.data[0]
TN += train_correct00.data[0]

误判率 :

(FN+FP)/(len(train_data)) #CTW+WTC

3.精准率和召回率

精准率: P = TP/ (TP+FP)
召回率: R = TP/ (TP+FN)

4.真正例率和假正例率

真正例率:TPR = TP/ (TP+FN)
假正例率:FPR =FP/ (FP+TN)

最后,当你要计算多分类的误判率时,只需在二分类的基础上类推即可

以上这篇Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
python操作MySQL数据库的方法分享
May 29 Python
在Django框架中伪造捕捉到的URLconf值的方法
Jul 18 Python
详解Python使用simplejson模块解析JSON的方法
Mar 24 Python
flask中的wtforms使用方法
Jul 21 Python
PyTorch读取Cifar数据集并显示图片的实例讲解
Jul 27 Python
Linux下python3.6.1环境配置教程
Sep 26 Python
Python实现的读取文件内容并写入其他文件操作示例
Apr 09 Python
Python 使用 attrs 和 cattrs 实现面向对象编程的实践
Jun 12 Python
python自带tkinter库实现棋盘覆盖图形界面
Jul 17 Python
13个Pandas实用技巧,助你提高开发效率
Aug 19 Python
python 绘制场景热力图的示例
Sep 23 Python
python小型的音频操作库mp3Play
Apr 24 Python
python:目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU)
Jan 18 #Python
Python实现计算长方形面积(带参数函数demo)
Jan 18 #Python
python实现的Iou与Giou代码
Jan 18 #Python
Python 简单计算要求形状面积的实例
Jan 18 #Python
python实现用类读取文件数据并计算矩形面积
Jan 18 #Python
python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式
Jan 18 #Python
浅谈Python3实现两个矩形的交并比(IoU)
Jan 18 #Python
You might like
浅析Yii2 gridview实现批量删除教程
2016/04/22 PHP
PHP基于单例模式编写PDO类的方法
2016/09/13 PHP
Laravel5.5 数据库迁移:创建表与修改表示例
2019/10/23 PHP
JavaScript中获取未知对象属性的代码
2011/04/27 Javascript
利用JS延迟加载百度分享代码,提高网页速度
2013/07/01 Javascript
Jquery的hover方法让鼠标经过li时背景变色
2013/09/06 Javascript
jQuery针对各类元素操作基础教程
2014/08/29 Javascript
JavaScript中的Web worker多线程API研究
2014/12/06 Javascript
jquery的幻灯片图片切换效果代码分享
2015/09/07 Javascript
纯js和css完成贪吃蛇小游戏demo
2016/09/01 Javascript
jQuery实现页面顶部下拉广告
2016/12/30 Javascript
jQuery 表单序列化实例代码
2017/06/11 jQuery
vue二级菜单导航点击选中事件的方法
2018/09/12 Javascript
json.stringify()与json.parse()的区别以及用处
2021/01/25 Javascript
[50:50]完美世界DOTA2联赛PWL S3 INK ICE vs DLG 第一场 12.20
2020/12/23 DOTA
Python Web框架Flask中使用新浪SAE云存储实例
2015/02/08 Python
详解在Python中处理异常的教程
2015/05/24 Python
Python3多线程基础知识点
2019/02/19 Python
Python中捕获键盘的方式详解
2019/03/28 Python
python join方法使用详解
2019/07/30 Python
Python高级特性 切片 迭代解析
2019/08/23 Python
python+tifffile之tiff文件读写方式
2020/01/13 Python
python实现拼接图片
2020/03/23 Python
让IE支持CSS3的不完全兼容方案
2014/09/19 HTML / CSS
一款纯css3实现的响应式导航
2014/10/31 HTML / CSS
英国男女豪华配饰和礼品网站:Black.co.uk
2020/02/28 全球购物
工程承诺书怎么写
2014/05/24 职场文书
红领巾心向党演讲稿
2014/09/10 职场文书
出纳试用期自我鉴定范文
2014/09/16 职场文书
社区党员群众路线教育实践活动心得体会
2014/11/03 职场文书
聘任书格式及范文
2015/09/21 职场文书
导游词之西安骊山
2019/12/03 职场文书
浅谈redis缓存在项目中的使用
2021/05/20 Redis
Java 中的 Unsafe 魔法类的作用大全
2021/06/26 Java/Android
MySQL中连接查询和子查询的问题
2021/09/04 MySQL
Java spring单点登录系统
2021/09/04 Java/Android