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Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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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。

标签：
Pytorch,误判率,准确率,召回率
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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