2026/5/14 2:56:41
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在有真实标签 (Ground Truth) 的情况下#xff0c;常用的指标如下
以下是你可以计算的指标#xff0c;按从基础到进阶的顺序排列#xff1a;
1. 基础分类指标 (Basic Classification Metrics)
这是最常用的一…一、有监督情况下常用的指标有哪些在有真实标签 (Ground Truth)的情况下常用的指标如下以下是你可以计算的指标按从基础到进阶的顺序排列1. 基础分类指标 (Basic Classification Metrics)这是最常用的一组指标用于衡量分选结果的“准”与“全”。准确率 (Accuracy)定义分选正确的脉冲数占总脉冲数的比例。公式$ \frac{TP TN}{Total} $意义全局指标但在样本不均衡比如某个雷达发了1万个脉冲另一个只发了100个时会失真。精确率 (Precision / 查准率)定义预测为雷达A的脉冲中真正属于雷达A的比例。公式$ P \frac{TP}{TP FP} $雷达含义“虚警率”的反面。精确率低意味着把很多别的信号噪声或其他雷达错分给了这个雷达。召回率 (Recall / 查全率 / PD)定义本来属于雷达A的脉冲中被成功找出来的比例。在雷达领域常称为发现概率 (Probability of Detection, PD)。公式$ R \frac{TP}{TP FN} $雷达含义“漏警率”的反面。召回率低意味着丢了很多该雷达的脉冲。F1-Score定义精确率和召回率的调和平均数。公式$ 2 \times \frac{P \times R}{P R} $意义综合考量虚警和漏警是一个比较公正的单值指标。2. 雷达专用指标 (Radar Specific Metrics)针对信号分选任务特有的业务指标。漏警率 (Miss Rate)公式$ 1 - Recall $意义有多少个脉冲没被分选出来或者被丢弃到“未知/噪声”类里了。错分率 (Error Sorting Rate)定义本来是雷达A的脉冲被错误地分给了雷达B的比例。意义衡量算法处理“参数重叠”或“多义性”的能力。虚假辐射源产生率 (Ghost Emitter Rate)定义算法报告发现了“雷达X”但实际上环境中根本没有雷达X。场景常见于聚类算法如SDIF, CDIF将多部雷达的谐波或交错脉冲误判为一部新雷达。4. 混淆矩阵 (Confusion Matrix)这不是一个单一的数字而是一个表格是分析错误的神器。行真实标签 (Radar 1, Radar 2, ...)列预测结果 (Radar 1, Radar 2, ..., Unknown)用途一眼看出Radar 1经常被错分成Radar 5说明这两部雷达参数太像了或者算法在那个参数区间有缺陷。二、聚类指标有哪些在聚类任务中常见的评价指标有纯度Purity、兰德系数Rand Index, RI、F值F-score和调整兰德系数Adjusted Rand Index,ARI。同时这四种评价指标也是聚类相关论文中出现得最多的评价方法。如果你使用的是无监督学习如K-Means, DBSCAN进行分选然后用标签来验证这些指标很有用调整兰德指数 (Adjusted Rand Index, ARI)范围[-1, 1]越接近1越好。意义衡量你的分选结果聚类簇和真实标签的吻合程度且消除了随机运气的影响。互信息 (Mutual Information, MI / NMI)意义衡量预测结果包含了多少关于真实标签的信息量。其他的无监督指标详情参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/343667804