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micro_macro_PR(pred_label, orig_label): 计算微平均与宏平均的精度、召回率及F值...

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简介:
简介:函数micro_macro_PR计算给定预测标签和原始标签的微平均和宏平均精度、召回率以及F值,适用于评估分类模型性能。 计算微观和宏观平均的精度、召回率以及F-score可以从混淆矩阵得出。如果有任何问题,请通过评论或电子邮件联系我。

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客服
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  • micro_macro_PR(pred_label, orig_label): F...
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    简介:函数micro_macro_PR计算给定预测标签和原始标签的微平均和宏平均精度、召回率以及F值,适用于评估分类模型性能。 计算微观和宏观平均的精度、召回率以及F-score可以从混淆矩阵得出。如果有任何问题,请通过评论或电子邮件联系我。
  • IDLmean.rar_IDL图像_IDL求_accordinghxc_ENVI图像_ENVI
    优质
    本资源提供IDL语言环境下进行图像平均值计算的方法与代码示例,适用于遥感影像处理领域。同时分享了在ENVI软件中实现类似功能的技巧,帮助用户掌握高效的数据分析方法。 使用ENVI/IDL计算多幅图像的各个像元平均值,并忽略空缺值。
  • 路径长
    优质
    路径长度的平均值计算探讨了在树形结构中如何有效求解节点间路径长度的平均值,通过数学推导和算法优化,为数据分析及计算机科学领域提供理论支持与实践指导。 在MATLAB中可以使用邻接矩阵来计算平均最短路径长度。
  • 优质
    平均值算法是一种统计方法,通过计算一组数值的总和除以数量来得出中心趋势的代表值,广泛应用于数据分析、信号处理等领域。 新的平均数算法利用移位寄存器来实现数据的累加操作,最终计算出平均值。
  • LabVIEW中
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    本教程介绍如何使用LabVIEW编程环境来创建一个程序,该程序能够有效地从一系列数据点中计算出平均值。通过简单易懂的步骤演示了函数节点和数组的操作方法。 我直接制作了一个LabVIEW 8.6计算平均值的VI程序,这可以作为别人学习的良好示例,并且可以直接被调用为子模块。
  • 代码
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    本段代码提供了多种语言实现计算一组数值平均值的方法,适用于数据分析和统计学中的基本操作。 这是基于Java编写的代码,用于求几个数的平均值,并且可以找出与该平均值最接近的那个数。
  • 求年
    优质
    本教程详细讲解了如何计算和分析年度平均值的方法与技巧,涵盖数据收集、处理及统计分析等方面的知识。适合需要进行年度数据分析的学习者参考学习。 在MATLAB中求解年平均值可以通过编写简单的程序来实现。下面是一段用于计算数据集年平均值的示例代码: ```matlab % 读取包含时间序列的数据,假设为dailyData.csv文件,其中第一列是日期(格式如yyyy-mm-dd),第二列是对应的数值。 data = readtable(dailyData.csv); % 将日期转换成MATLAB中的datetime类型,并设置为表的行名称以便后续处理 data.Date = datetime(data.Date, InputFormat, yyyy-MM-dd); data.Properties.RowNames = data.Date; % 计算年份范围内的每一天,确保所有一年中每天都有对应的平均值计算。 yearsInRange = unique(year(data.Date)); yearlyAverages = table(Size,[length(yearsInRange),1],... VariableTypes,{double},VariableNames,{Average}); for i = 1:length(yearsInRange) % 提取当前年份的数据 yearData = data.Year == yearsInRange(i); % 计算平均值并存储结果。 yearlyAverages.Average(i) = mean(data.Value(yearData)); end % 显示计算的每年平均值 disp(yearlyAverages); ``` 以上代码首先读取一个CSV文件中的时间序列数据,然后通过循环遍历每个年份来计算该年的数值平均。此程序假设您的数据已经按照日期顺序排列,并且包含至少两个列:一个是日期(格式为yyyy-mm-dd),另一个是您想求解其年度均值的变量。 注意,在实际应用中需要根据具体的数据集调整文件名和相关参数设置,以适应不同的需求或数据结构。
  • 曲面高斯曲和极
    优质
    本研究探讨了如何计算三维空间中曲面的几何属性,特别是高斯曲率、平均曲率,并分析其极值问题,为形状分析与设计提供理论支持。 在MATLAB中求解曲面的高斯曲率、平均曲率以及最大值和最小值的方法。
  • 每年(year.py)
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    这段Python代码用于计算一系列年度数据的平均值,适用于气象记录、财务报告或任何需要年均数据分析的情境。 可以使用Python来获取气温和降水的月度数据,并计算这些数据的逐年平均值。这将简化数据处理过程,并最终帮助我们获得某一时间段内气温和降水的均值。
  • 肌电信号积分肌电方根、中
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    本文探讨了肌电信号处理中的关键参数,包括积分肌电值、均方根值、中值频率及平均功率频率的计算方法,并分析其在生物医学工程中的应用价值。 肌电信号(Electromyogram, EMG)是生物医学信号处理领域的重要研究对象之一,它反映了肌肉活动过程中神经-肌肉系统的电生理变化,在体育科学、康复医学、生物力学及生物工程等多个学科中有着广泛的应用。 本程序包专门用于对肌电信号进行分析和处理,并提供了计算积分肌电值(Integrated EMG, iEMG)、均方根值(Root Mean Square, RMS)、中值频率(Median Frequency, MF)以及平均功率频率(Mean Power Frequency, MPF)的功能。其中,iEMG是衡量肌肉活动强度的重要参数,它是通过计算一定时间窗口内肌电信号的总幅度来获得的。这一数值能够反映整个收缩过程中肌肉的工作量大小,并且对于分析肌肉疲劳和功能评估具有重要意义。 均方根值(RMS)是一种表征肌电图信号瞬时变化的方法,它反映了肌肉活动在某一时刻的力量或速度。计算该指标通常需要将原始数据划分为若干窗口并分别求出每个窗口内平方和的平均值再开方得到结果。当RMS数值增大时,则表示此时肌肉收缩力更强或者运动更快。 中值频率(MF)是肌电频谱分析中的关键参数,它代表了信号能量分布的主要中心频率位置。随着疲劳程度增加,高频成分会逐渐减少导致MF下降从而间接反映出了肌肉的疲劳状况;而平均功率频率(MPF),则是用于描述肌电信号功率谱中最强点所在的具体数值。类似于MF指标,在发生肌肉疲劳时该值也会向低频端移动。 本MATLAB程序包为研究者和工程师提供了一套便捷工具,可以对采集到的数据进行预处理、特征提取及进一步分析等操作。通过上述各项参数的计算结果,我们可以更好地了解肌肉的工作状态及其性能表现,并在训练监控、疾病诊断与康复治疗等领域中为其提供了科学依据。 实际应用时只需将肌电信号导入程序后即可自动完成相关数值的输出工作,这有助于研究人员快速获取关键特征并开展后续统计分析或构建预测模型。同时对于软件开发人员而言也可以作为基础模块方便地集成进更为复杂的生物信号处理系统当中去使用。 总之,此MATLAB工具包整合了肌电信号处理的核心步骤,在理解肌肉电生理特性、监测疲劳状态及优化运动表现等方面具有重要的实践价值。通过对这些指标进行深入研究和应用,我们有望在生物医学、体育科学以及康复医学等领域取得更多有价值的成果与发现。