评估与计算Top-N准确率:Top 1和Top 5

我在几篇(机器学习-分类问题)的期刊论文中看到提到使用Top-N方法评估准确率。数据显示,在相同的训练和测试条件下,Top 1准确率为42.5%,Top-5准确率为72.5%。我想知道如何计算这些Top-1和Top-5的百分比?

能有人展示一个例子和步骤来计算这个吗?

谢谢


回答:

Top-1准确率是传统的准确率:模型的答案(概率最高的那个)必须完全是预期的答案。

Top-5准确率意味着你的模型中概率最高的前5个答案中,任何一个必须与预期答案相匹配。

例如,假设你在使用神经网络进行物体识别。你展示了一张猫的图片,以下是神经网络的输出:

  • 老虎:0.4
  • 狗:0.3
  • 猫:0.1
  • 猞猁:0.09
  • 狮子:0.08
  • 鸟:0.02
  • 熊:0.01

使用Top-1准确率,你会认为这个输出是错误的,因为它预测的是老虎。

使用Top-5准确率,你会认为这个输出是正确的,因为猫在前五个猜测中。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注