PR曲线和ROC曲线比较 ROC曲线特点： （1）优点：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。因为TPR聚焦于正例，FPR聚焦于与负例，使其成为一个比较均衡的评估方法。 在实际的数据集中经常会出现类不平衡（class imbalance）现象，即负样本比正样本多很多（或者相反），而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。 （2）缺点：上文提到ROC曲线
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2023-12-15 11:10:05
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这里介绍一下如题所述的四个概念以及相应的使用python绘制曲线：一般我们在评判一个分类模型的好坏时，一般使用MAP值来衡量，MAP越接近1，模型效果越好；更详细的可参考：准确率pr就是找得对，召回率rc就是找得全。大概就是你问问一个模型，这堆东西是不是某个类的时候，准确率就是 它说是，这东西就确实是的概率吧，召回率就是， 它说是，但它漏说了（1-召回率）这么多。（这里的P=F
研究了三天的多分类pr曲线问题终于在昨天晚上凌晨一点绘制成功了！！ 现将所学所感记录一下，一来怕自己会忘可以温故一下，二来希望能给同样有疑惑的铁子们一些启迪！下图为我画的pr曲线，因为准确度超过了97%，所以曲线很饱和。首先了解一下二分类中的pr曲线是怎么画的？“p” 是precition，是查准率，也是我们常用到的准确率。 “r” 是recall，是查全率，也叫召回率。 上图为测试结果的混淆矩阵
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2023-08-09 17:29:56
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pr 如何给视频进行加速，慢速处理1.首先导入视频素材，并将其拖拽到时间轴上 2.然后右键视频素材，点击“速度/持续时间” 3.然后会弹出这个界面，改变速度值，就可以更改视频速度大小了 4.把速度值修改到大于100，则视频速度加快5.把速度值修改到小于100，则是把视频速度减慢6.修改之后点击“确定”即可
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2023-07-03 22:25:47
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文章目录Roc曲线和PR曲线的理解及简单的代码实现1.引言2.几个度量的介绍与理解3.PR曲线的理解4.Roc曲线的理解5.简要代码绘制两种曲线 Roc曲线和PR曲线的理解及简单的代码实现1.引言Roc曲线和PR曲线常被用来在二分类问题中评估一个分类器的性能，所以在机器学习中搞清楚两种曲线的原理及其区别与实现是非常基础也是非常重要的。2.几个度量的介绍与理解首先我们必须要了解混淆矩阵：表示模型将
# 用 Python 画 PR 曲线
PR 曲线（Precision-Recall curve）是在机器学习中常用于评估分类模型性能的一种指标。它通过绘制分类器在不同阈值下的精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的曲线来描述模型的性能。
在本文中，我们将介绍如何使用 Python 绘制 PR 曲线，并给出相应的代码示例。
## PR 曲线简介
PR 曲线是通过改变阈值来计
原创
2023-08-28 07:45:12
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# 如何使用Python实现PR曲线
在机器学习和统计学中，PR曲线（Precision-Recall Curve）是一种机器学习模型性能的评估方法。它展示了模型在不同阈值下的精确率和召回率之间的关系。本文将引导你从零开始实现PR曲线，并深入了解每一个步骤的实现。
## 整体流程
在实现PR曲线之前，我们可以将整个流程分为几个基本步骤：数据准备、模型训练、预测结果的计算和PR曲线的绘制。下面
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 生成 PR 曲线，并逐步解决各种实现中的问题。PR 曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估分类模型性能的重要工具，特别是在数据不均衡的情况下。这篇文章包括了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和错误集锦六个部分。
### 环境配置
在开始之前，我们需要确保开发环境正确配置。以下是我们需要的环境依赖和版本
目录新版图形标题1.添加文字的方法2.图形标题动画关键帧动画 音频后期处理 【干货】PR零基础入门指南第五集：玩转PR字幕和标题动画，包括旧版标题、开放式字幕，以及图形标题和文字动画_哔哩哔哩_bilibili新版图形标题1.添加文字的方法点击T字图标在视频上点击一下，即可输入文字使用选择工具，可以随意拖拽时间轴面板上选择文字片段，在基本图形面板进行编辑添加第二段文字---点击
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2023-12-04 09:48:58
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一个剪辑的播放速度可表现为五种效果：1、正常2、快进（加速）3、慢放（慢动作）4、定格5、时快时慢（时间重映射）◆ ◆ ◆解释素材法Pr菜单：剪辑/修改/解释素材Interpret Footage或者，在项目面板里的素材文件上右击，选择“修改/解释素材”。解释素材时由于要保证素材的总帧数不变而引起了持续时间的变化，自然会使得解释后的素材的播放速
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2023-09-25 20:44:50
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# Python多分类PR曲线的科普与实践
在机器学习领域，评估分类模型的性能是一个重要的任务。对于多分类问题，我们常常使用精确率-召回率（Precision-Recall）曲线来评估模型的效果。与ROC曲线相比，PR曲线在类不平衡的情况下提供了更为准确的评价。本文将介绍如何在Python中生成多分类的PR曲线，并通过代码示例帮助大家理解这一强大工具。
## PR曲线基础
PR曲线的横轴是召
要画 PR 曲线 (Precision-Recall Curve)，首先我们需要一个好的理解背景。PR 曲线在许多机器学习领域中都用得上，特别是二分类问题中，用来评价模型在处理不均衡数据时的表现。通过绘制 PR 曲线，我们可以直观地看到模型的查准率（Precision）与查全率（Recall）之间的权衡。
### 问题背景
在机器学习项目中，当我们处理不均衡数据集时，单靠精确度来评估模型性能是
目录分类任务中的AP，mAP，PRC（PR曲线）为什么需要PR曲线APmAPAP的计算方法：P-R曲线的绘制方法mAP计算方法检测任务中的AP与AP@50, AP@75 AP和mAP是图像分类任务中的评价方法，可以用于检测任务。分类任务中的AP，mAP，PRC（PR曲线）为什么需要PR曲线Precision and Recall (PR曲线)：用于稀有事件检测，如目标检测、信息检索、推荐系统。负
PR曲线概念PR曲线中的P代表的是precision（精准率），R代表的是recall（召回率），其代表的是精准率与召回率的关系，一般情况下，将recall设置为横坐标，precision设置为纵坐标。P-R曲线怎么画？在机器学习中，分类器往往输出的不是类别标号，而是属于某个类别的概率值，根据分类器的预测结果从大到小对样例进行排序，排在前面的是学习器认为最可能是正例的样本，排在后面的是学习器认为最
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2024-02-05 13:17:28
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分类、检索中的评价指标很多，Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve......一、历史wiki上说，ROC曲线最先在二战中分析雷达信号，用来检测敌军。诱因是珍珠港事件；由于比较有用，慢慢用到了心理学、医学中的一些检测等应用，慢慢用到了机器学习、数据挖掘等领域中来了，用来评判分类、检测结果的好坏。百科：ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op
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2016-08-30 14:40:00
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写在前面：P-R曲线与ROC曲线的作用：比较学习器的性能。若一个学习器的P-R曲线/ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”，则后者的性能优于前者。一、P-R曲线（1）混淆矩阵首先要知道用于衡量分类器性能的混淆矩阵： 其中TP、FN、FP、TN可以这样记忆：第一个字母为预测的是否正确，正确为True(T)，错误为False(F)；第二个字母为预测的结果，预测为正例为Positive§，预测为反例
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2023-12-10 08:33:20
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前段时间写了ROC曲线和PR曲线的思想，这次做一些延伸：PR曲线计算范围：大于阀值的那些样本计算得到。而ROC曲线计算范围：根据阀值点对全量样本判断，进而依据全量样本计算。 1、什么是BEP（best event point），怎么选择BEP是PR曲线中P=R时对应的阀值点，即在哪一个阀值下，精确率p和召回率r会相等。结合pr曲线趋势理解，bep越大，说明pr曲线越靠近右上角，pr曲线下
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2023-10-26 22:23:55
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在机器学习模型评估中，我们常常需要绘制精确度-召回率（PR）曲线，以便有效地分析模型的分类性能。对于处理多个模型，这个需求变得更加复杂。
## 业务场景分析
在一个涉及多种分类模型的项目中，团队需要对每个模型的性能进行有效比较。具体的业务需求是将多个模型的PR曲线绘制在同一图表中，使团队能够直观地识别出最佳模型。这种可视化分析不仅支持决策，还能帮助我们发掘潜在的改进方向。
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效果面板/视频效果/颜色校正Color CorrectionASC CDL颜色决定表 CDL Color Decision List是美国电影摄影师协会（ASC）创建的用于基本颜色校正数据交换的规范。本效果中包含简单的色彩校正和饱和度调整。CDL 的参数为：斜率 Slope、偏移 Offset和功率（力度） Power。每个参数函数都包含用于红色 Red、绿色 Green和蓝色
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2024-02-05 16:00:59
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# 计算PR曲线面积的Python方法
PR曲线（Precision-Recall curve）是评估分类模型性能的常用方法之一，它展示了在不同阈值下的准确率和召回率之间的关系。PR曲线下面积（AUC-PR）是PR曲线下的面积，用来度量分类器在不同阈值下的性能。这篇文章将介绍如何使用Python计算PR曲线下面积。
## PR曲线与AUC-PR
PR曲线是以精确率（Precision）为横坐
