機器學習必看論文

YOLO深度學習網路應用於漁船編號之辨識💛 https://ndltd.ncl.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi/ccd=gtQGL2/record?r1=22&h1=0

4：实例解释

由此图可看出有66个样本，其中真实为猫的样本为18个，狗有22个，猪有26个。其中预测正确的有10+15+20=45个

Accuracy

在总共66个动物中，我们一共预测对了10 + 15 + 20=45个样本，所以准确率（Accuracy）=45/66 = 68.2%。

以猫为例，我们可以将上面的图合并为二分问题：

Precision

所以，以猫为例，模型的预测结果告诉我们，66只动物里有13只是猫，但是其实这13只猫只有10只预测对了。模型认为是猫的13只动物里，有1条狗，两只猪。所以，Precision（猫）= 10/13 = 76.9%

Recall

以猫为例，在总共18只真猫中，我们的模型认为里面只有10只是猫，剩下的3只是狗，5只都是猪。这5只八成是橘猫，能理解。所以，Recall（猫）= 10/18 = 55.6%

Specificity

以猫为例，在总共48只不是猫的动物中，模型认为有45只不是猫。所以，Specificity（猫）= 45/48 = 93.8%。

虽然在45只动物里，模型依然认为错判了6只狗与4只猪，但是从猫的角度而言，模型的判断是没有错的。

F1-Score

通过公式，可以计算出，对猫而言，F1-Score=（2 * 0.769 *  0.556）/（ 0.769 +  0.556） = 64.54%

同样，我们也可以分别计算猪与狗各自的二级指标与三级指标值。