如何找到假阳性图像时使用朱古力分类

我们用朱古力做的图片，有两个班的分类。我们已经完成了培训和测试，并获得了准确性。现在我想从测试数据集中找到假阳性图像。无论如何，我可以做到这一点？谢谢！如何找到假阳性图像时使用朱古力分类

来源

2017-03-21 ccatman

我所知道的最简单的方法是通过分类来运行它们 - 作为一个独立的运行，而不是作为训练过程的一部分 - 看看哪些没有达到理想的效果。

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2017-03-21 16:22:58 Prune

谢谢你回答这个问题。但我不能完全理解单独运行的意义。我试图找出测试集中的假阳性图像。你能详细解释一下吗？ – ccatman

看看如何真正*使用*你的训练模型：如何分类新的输入。这也被称为“预测”或“评分”。不要使用新的输入，请使用测试集。将返回的预测与实际情况（原始分类）进行比较。 – Prune

谢谢，生病请尝试 – ccatman

你需要以某种方式标注您的测试数据，要知道，如果你的阳性预测值阳性试验样品一致，如果不是，那么它应该被认为是假阳性，也当你有这些指标对所有测试数据，可以计算f1score和一些其他性能变量：

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))

来源

2017-03-22 15:10:55

谢谢！这有帮助！ – ccatman

如何找到假阳性图像时使用朱古力分类

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