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分类评估指标

1、$ F1_D = \frac{2 * P_D * R_D}{P_D + R_D} = \frac{2 * 0.83 * 0.63}{0.83+0.63} = 0.72$ # 多分类 以上指标除了准确率，其他指标都是类别相关的。要对模型做出总体评价，就需要算出所有类别综合之后的总体指标。求总体指标的方法有两种：宏平均（Macro Average）和微平均（Micro Average）。

2、分类指标一般是指分类准确率，对于给定的数据集，分类正确的样本数与总的样本数之比。用于反应模型的好坏，必须设计合适的评估指标来测量该模型的好坏。分类指标的作用有：综合反映复杂现象总体数量上的变动情况。分析现象总体变动中受各个因素变动的影响程度。

3、评估指标根据任务类型可以分为：分类指标、回归指标、聚类指标和排序指标等，本文主要关注分类指标。 分类的评价指标一般是分类准确率（accuracy）：对于给定的数据集，分类正确的样本数与总的样本数之比。准确率在二分类与多分类都能应用。

4、AUC值 AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积。使用AUC值作为衡量模型准确性的评价标准是因为ROC曲线很多时候不能清晰的说明哪个分类模型的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的模型效果更好，AUC值越接近1模型的效果越好。

5、评估指标的平衡与权衡 查准率与查全率是一对平衡的指标，提高查准率可能牺牲查全率，反之亦然。真正例率与假正例率在提升模型的覆盖范围时，会伴随假正例率的上升。理解这些指标之间的关系，有助于优化模型的决策边界，找到最合适的性能平衡点。

6、混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。 具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。 在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。

身高的烦恼!

对于许许多多因为身高不足标准而感到沮丧、难过和苦恼的青少年来说，他们苦恼的是如何长个子，你却苦恼的是如何停止发育。1 所以我总觉此纯得，你因为个子高而烦恼，纯粹是一种“幸福的烦恼”。

现在，我能够接受自己的身高。经过不懈的努力，到了高中，我的身高终于追上了同龄人，我对此感到非常欣慰。现在，我能够平静地接受自己的身高，我认为身高已是既定事实。我必须专注于提升自己的工作能力，让自己在其他方面表现出色，以此来弥补身高上的不足。

我面临的一个成长的烦恼是身高问题。在班级里，我是最矮的女生，已经14岁的我身高仅有52米。与同龄人相比，我似乎总是落后一步，这让我感到很不开心。每当我看到同学们讨论身高的话题时，心里总会有些失落。困扰 为了能够长高，我的妈妈非常担心并尽力帮助我。

我的烦恼个子高600字作文 个子矮小是很多人的烦恼，但其实那些为自己个子矮小而烦恼的人都不知道，个子高也有烦恼。我就一个例子。记得有这样的一天，热闹过我连受三次打击。 “叮铃铃……”下课了，我学们像脱缰的野马冲向操场。

身高问题常常成为男性朋友们自信的障碍。很多男生因为身高不足而对自己的追求望而却步。那么，有哪些方法可以帮助男生们克服身高的烦恼呢？以下是一些建议，涉及运动和饮食两个方面。运动方面： 参与球类运动时，积极争抢篮板球，尽量跳起断球。

徐文明底部三绝指标

这个地方如果直接杀下来，没法做了，必须打上去，打到人心疯狂，进来之后杀伤力就厉害了。

从技术上来分析，60分钟的K线图显示，短线KDJ指标又出现了超卖，明天又到了“怕涨不怕跌”的时刻了，因为跌下去将有短线资金入场，而上涨就有点麻烦，因为现在看不出中线资金是否已经离场，只能等突破3007点再判断了。

16岁了161~半年才长一厘米还有机会长高吗~能长多高~.

研究证实，绝大多数中国汉族儿童的身高突增高峰为女童12岁左右、男童14岁左右；90%以上女童身高增长最快的年龄在11～13岁之间，男童为13～15岁之间。为了让孩子长得高一些，家长尤其应注意孩子在生长快速期的营养、运动等问题。 应注重营养补充 营养是儿童体格生长的关键。

只要你按照下面说的做，你再长高3厘米的梦想就会成真，你的身材也会更修长。 力学增高法 只要是人类，背脊或多或少都有不正常的弯曲。如果把此种（不正常的弯曲）矫正，则各部的关节会伸长，使你的高度增加，你不要小看一个关节由弯曲到伸直能长多少，人体的关节有那么多，积少成多，当然可观。

首先，我想告诉你，16岁半年了一厘米都没长高这个问题并不需要过分担心。因为身高的增长是一个复杂的生理过程，它受到遗传、营养、生活习惯等多种因素的影响。 其次，对于男性来说，158厘米并不算矮。身高只是个人形象的一部分，更重要的是你的内在素质和能力。