文件名称:
Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子
开发工具:
文件大小: 38kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-21
详细说明：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
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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