intel培训-1 数据预处理

快来打我* 2024-04-17 06:08 213阅读 0赞

数据预处理：

  1. 清理
  3. 灰度处理：
  4.     零件缺陷检测，裂缝
  5.     减少数据量 减少运算量 只需要一个值
  7. 正则化：normalization
  8.     分布不
  9.     加快收敛速度
  10. 数据增强：
  11.     数据不均衡的时候 为了增加一些数据
  12.     旋转 缩放

选模型

  1. 分类模型

framework

  1. 在这里插入代码片

选网络

  1. 大小
  2. 耗时

查全率和查准率

  1. Precision: The precision is the ratio tp / (tp + fp) where tp is the number of true positives and fp the number of false positives. The precision is intuitively the ability of the classifier not to label as positive a sample that is negative.
  3. The best value is 1 and the worst value is 0.
  5. Recall: The recall is the ratio tp / (tp + fn) where tp is the number of true positives and fn the number of false negatives. The recall is intuitively the ability of the classifier to find all the positive samples.
  7. 查全率：
  8. 覆盖尽可能多
  10. 查准率：

f1-score

  1. 综合考虑查全率和查准率

P-R曲线

  1. 横坐标：
  2.     查全率
  3. 纵坐标：
  4.     查准率

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