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召回率最新娱乐体验_48小时召回食品属于几级召回(2024年12月深度解析)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：话题更新日期：2024-12-01

召回率

AI模型评估指南：从分类到回归在机器学习中，评估一个模型的性能至关重要。根据数据集的目标值不同，模型评估可以分为分类模型评估和回归模型评估。下面我们来详细探讨这两种评估方法。分类模型评估 𐟓Š 分类模型的评估指标主要包括准确率、精确率、召回率和F1-score，以及AUC score。这些指标帮助我们全面了解模型的性能。准确率（Accuracy）准确率是预测正确的样本数占总样本数的比例，计算公式为：(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。精确率（Precision）精确率是正确预测为正的样本占所有预测为正的比例，计算公式为：TP / (TP + FP)。召回率（Recall）召回率是正确预测为正的样本占所有正样本的比例，计算公式为：TP / (TP + FN)。也称为查全率。 F1-score F1-score用于评估模型的稳健性，计算公式为：2PR / (P + R)，其中P是精确率，R是召回率。F1-score可以中和精确率和召回率的单独使用，因为单独使用精确率或召回率可能无法全面评估模型的好坏。 AUC Score AUC score主要用于评估样本不均衡的情况。通过绘制ROC曲线并计算曲线下的面积来得到。ROC曲线的横坐标是FPR（假正率），纵坐标是TPR（真正率）。回归模型评估 𐟓ˆ 回归模型的评估指标包括RMSE、RSE、MAE、RAE和决定系数。这些指标帮助我们了解回归模型的误差和解释度。均方根误差（RMSE） RMSE是衡量回归模型误差的常用公式，适用于误差单位相同的模型。相对平方误差（RSE） RSE可以比较误差单位不同的模型。平均绝对误差（MAE） MAE与原始数据单位相同，适用于误差单位相同的模型，量级近似RMSE，但误差值相对小一些。相对绝对误差（RAE） RAE与RSE不同，适用于误差单位不同的模型。决定系数（Rⲯ𜉊决定系数（Rⲯ𜉦𑇦€𛤺†回归模型的解释度，计算公式为：1 - (RSS / TSS)，其中RSS是残差平方和，TSS是总平方和。RⲨ𖊦Ž娿‘1，说明回归模型越好，自变量和因变量之间存在线性关系。模型拟合 𐟎补ž‹评估不仅关注模型的表现效果，还关注模型的拟合情况。拟合情况可以分为过拟合和欠拟合。欠拟合欠拟合是指模型学到的特征太少，导致无法准确识别或预测。过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练样本中表现得过于优越，但在验证集或测试集中表现不佳。通过这些指标和概念，我们可以全面评估AI模型的性能，从而更好地优化和调整模型。

机器学习分类任务指标详解：10个关键指标在机器学习中，分类任务的指标到底是什么意思呢？𐟤” 让我们一起来看看这些常见的分类指标吧！ 1️⃣ 拟合与过拟合：拟合是指模型在训练集上的表现，而过拟合则是模型在训练集上表现太好，但在测试集上表现不佳的情况。 2️⃣ 训练集与测试集：训练集是用于训练模型的数据，而测试集则是用于评估模型性能的数据。 3️⃣ 准确率与错误率：准确率是模型正确预测的样本数与总样本数的比例，而错误率则是模型错误预测的样本数与总样本数的比例。 4️⃣ 精准率与召回率：精准率是模型正确预测正样本的比例，而召回率是模型在所有正样本中正确预测的比例。 5️⃣ ROC曲线：ROC曲线用于展示模型在不同阈值下的性能，帮助我们选择最佳的阈值。 6️⃣ AUC值：AUC值是ROC曲线下的面积，用于量化模型的性能。 7️⃣ 混淆矩阵：混淆矩阵展示了模型在不同类别上的预测情况，帮助我们了解模型的误判情况。 8️⃣ 精确度与召回率的平衡：在追求高精确度时，可能会牺牲召回率；反之亦然。找到两者的平衡点至关重要。 9️⃣ 特征选择与模型优化：通过选择重要的特征和优化模型参数，可以提高模型的性能。 𐟔Ÿ 模型解释性与可调试性：一个好的模型不仅要有高性能，还要易于理解和调试。通过了解这些指标，我们可以更好地评估机器学习分类任务的性能，从而优化我们的模型。𐟚€

R语言绘制ROC与PRC曲线详解 ROC（Receiver Operating Characteristic）和PRC（Precision-Recall Curve）是两种常用的性能评估方法，主要用于评估二分类模型的性能。它们可以帮助我们理解模型在不同阈值下的分类能力，并在不同评估指标之间进行权衡。 ROC曲线以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横轴。TPR是指在实际为正例的样本中，模型正确预测为正例的比例，也称为灵敏度（Sensitivity）或召回率（Recall）。FPR则是在实际为负例的样本中，模型错误预测为正例的比例。ROC曲线展示了在不同分类阈值下，模型在灵敏度和特异度（1 - FPR）之间的权衡关系。ROC曲线下的面积，即AUC（Area Under the Curve），常用于表示模型性能的综合指标，取值范围在0.5到1之间，数值越大表示模型性能越好。 PRC曲线以精确率（Precision）为纵轴，召回率（Recall）为横轴。精确率是指在模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。PRC曲线展示了在不同分类阈值下，模型在精确率和召回率之间的权衡关系。PRC曲线下的面积，即AUC-PRC（Area Under the Precision-Recall Curve），常用于表示模型性能的综合指标，取值范围在0到1之间，数值越大表示模型性能越好。在R中，可以使用plotROC包绘制模型的ROC曲线。

零基础也能玩转机器学习：5种方法轻松上手机器学习其实并没有想象中那么复杂，尤其是相比深度学习。Python的sklearn库提供了各种现成的函数，只需要调用对应的函数，就能轻松实现各种机器学习方法。而且这些方法都是通用的，掌握了一种方法，就等于掌握了所有方法。如果你需要进行科研，其实每个医学生都能学会机器学习。只要全身心投入，一周时间就足够了。举个例子，如果你想用机器学习来研究某种疾病的分类，只要你有健康人和患病的数据，导入数据后调用相应的机器学习方法，就能输出分类结果。你只需要掌握几种基本的机器学习方法，比如支持向量机、逻辑回归、决策树和K近邻等。然后学会简单地划分训练集和测试集，查看输出结果，比如准确率、精确度和召回率等。这样一来，你就能轻松上手机器学习了。

发现越是大厂，包容心越强。

召回率不到3.5%，比亚迪宣布召回近10万台海豚和元PLUS「比亚迪召回近10万台电车」一分钟了解这款车的微博视频

马上消费金融在生物多模态防伪领域已深耕实践多年，据企业相关负责人介绍，深度伪造检测系统是马上消费自主研发的一款防范金融欺诈行为的产品，是多模态防伪平台的一个核心功能模组。该功能模组可以用在金融行业的授信申请、用信审批、敏感信息查询等核心业务办理场景中，保障核身确权环节的安全性。除伪造图像检测之外，该平台还支持其它多种类型的欺诈攻击行为，如合成声音、翻拍屏幕、翻录声音、面具等30余种异常行为。平台采用了一种多模态混合融合的技术，可以按策略综合进行模型的前融合与后融合，大幅提升风险行为的召回率和准确率，为金融业务安全稳定运行保驾护航。

特斯拉Robotaxi：未来出行新选择特斯拉正式发布了完全自动驾驶的Robotaxi/CyberCab，这款车被誉为未来的出行方式： 𐟚— 完全自动驾驶：无需驾驶员操作，完全由计算机控制。 𐟒𚠲个座位：适合单人或双人出行。 𐟦‹ 蝴蝶门：独特的设计，增加科技感。 𐟚렦— 方向盘或踏板：彻底解放驾驶者的双手和双脚。 𐟏ž️ 无后窗：提供更广阔的视野。 𐟒ᠥ‰后灯条：提升夜间能见度。 𐟓栥𗨥䧨𔧧‰駩𚩗𔯼š适合各种出行需求。 𐟧𜠨‡ꤸ𛦸…洁：自动清理车身，保持整洁。 𐟔‹ 无线自主充电：无需插电，随时充电。 𐟒𐠦‹𑩇Œ约0.20美元：经济实惠的出行成本。 𐟒𕠳0,000美元：预计售价。 𐟓… 2026年开始生产：未来可期。 𐟏™️ 明年在加州和德克萨斯州第一次骑行：即将到来。 Robotaxi是一款高级点对点电动交通工具，其特点和优势如下：堵塞交通远程操作员是否能重新安置阻碍交通或紧急车辆的无人驾驶车辆？如果没有可用的远程操作员，堵塞交通会发生什么情况？检测碰撞是否有高召回率系统可以检测碰撞，包括与自行车或行人的轻微接触？这是否符合地方、州和联邦的报告要求？人工智能的覆盖范围是否有办法远程确认关键的长尾决策（在铁轨上停车是否安全、是否发生碰撞、是否可以进入紧急现场、那位警官是否在让我停车）？急救人员是否有办法远程解锁车辆，并为需要转移被困车辆的急救人员提供通道？是否有培训计划？是否有实时的电话支持？连接中断这些汽车是否有星链、蜂窝冗余或其他保持连接的方式？如果一辆正在行驶但无人驾驶的车辆失去远程控制，并被卡住，会发生什么情况？传感器清洁是否有办法清除堵塞或脏污的传感器？是否能检测并缓解各种形式的性能下降？降级状态如果计算机、传感器或软件发生故障，车辆能否利用备用系统安全驶出车流或以其他方式到达安全的停车位置？是否涵盖所有已知或可能出现的故障？在靠边停车不一定安全的高速公路上，该系统能否正常工作？拥堵控制车辆是否会选择不同的路线以避免造成交通堵塞？如果有20辆车到达繁忙的音乐会场馆，是否有“线上交通管制”来确保它们不会被堵在一起？紧急车辆检测车辆是否会正确靠边停车或礼让紧急车辆？在必要或适当的时候，它们能否穿越活跃的紧急场景？长尾检测它们是否避开了淹水区域、倒塌的电线、潮湿的水泥地、警戒带、路口警卫的手势、露天坑或井盖？责任当车辆造成财产损失或人员伤亡时，谁应承担过错责任？是否有必要的高召回率数据记录系统，以便在其他驾驶员确实有过失时免除责任？监管和许可这些车辆是否能在有公开报告要求的州运行并满足所有要求？

混淆矩阵：你真的用对了吗？在机器学习和数据分析的世界里，混淆矩阵是一个非常重要的工具，用于评估分类模型的性能。然而，你是否在使用混淆矩阵时，真的用对了吗？让我来给你一个具体的例子。想象一下，你正在面试一个金融科技公司（fintech）的反欺诈岗位。在面试中，你提到自己在某段实习经历中使用了混淆矩阵来衡量风险评分模型的性能。你甚至提到，logistic regression模型的accuracy很高，因此决定使用它。然而，当面试官进一步询问在fintech场景下使用accuracy作为衡量指标可能存在的问题时，你可能会感到有些困惑。在fintech领域，大多数用户或交易都是正常的，而欺诈行为只占少数。这意味着你的数据集本身是非常不平衡的。如果99%的用户是正常用户，而只有1%的用户违约或欺诈，那么预测所有用户为正常用户就可以轻松实现99%的accuracy。显然，在这种情况下，使用accuracy作为衡量指标是不合适的。对于fintech公司来说，从正常用户那里赚到的钱通常很少，而一个欺诈用户可能带来的损失却很大。因此，对于反欺诈建模来说，recall（召回率）才是更重要的指标。误报（FP）可能会影响用户体验，但漏报（FN）带来的损失却是真金白银的损失。当然，不同的业务场景下，模型评估指标也会有所不同。例如，在垃圾邮件分类器（Gmail spam classifier）中，precision（精确度）可能更重要。背后的原因留作思考题吧！所以，下次在使用混淆矩阵时，记得考虑你的具体业务场景和需求。不同的场景下，最适合的评估指标也会有所不同。

机器学习样本不均衡？5个方法帮你搞定！大家好！今天我们来聊聊机器学习中一个常见但又让人头疼的问题——样本不均衡。在很多实际项目中，某一类别的样本数量往往远远多于其他类别，这给模型训练带来了不小的挑战。不过，幸运的是，我们有一些强大的工具和技术可以来解决这个问题。让我们一起来看看吧！理解问题的根源 𐟧 首先，我们需要搞清楚为什么样本不均衡是一个问题。这可能是因为数据收集的方式、标签分配的不一致性，或者是某些类别在现实场景中本来就比其他类别更为常见。只有深入了解问题的根源，我们才能有针对性地采取措施。重新采样数据 𐟔„ 一个常见的方法是重新采样数据，以确保各类别的样本数量相对平衡。下采样（undersampling）是指减少多数类别的样本数量，而过采样（oversampling）则是增加少数类别的样本数量。有许多算法和工具可以实现这一目标，比如随机欠采样和SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）。使用合适的评估指标 𐟓Š 在样本不均衡的情况下，准确率可能不再是唯一重要的评估指标。更有针对性的指标如精确度、召回率、F1分数等能够更好地反映模型在不同类别上的性能。选择适当的评估指标对于全面了解模型表现至关重要。尝试不同的算法 𐟤– 某些机器学习算法对于样本不均衡问题更为敏感，因此尝试不同的算法可能会带来更好的效果。例如，决策树、随机森林和支持向量机通常在处理不均衡数据时表现较好。引入惩罚机制 𐟒𘊥œ訮�ƒ模型时，可以通过引入惩罚机制来平衡不同类别的损失。类别权重调整和代价敏感学习是两种常见的方法，它们可以确保模型更关注于少数类别的学习。在机器学习的征程中，样本不均衡可能是一个常见的障碍，但通过深入了解问题、选择合适的方法和技术，我们能够有效地克服这一挑战。希望这些建议能够帮助你更好地处理样本不均衡问题，提升模型的性能！ 𐟚€

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