Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子
无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率,很少有计算误判率,
下面就说说怎么计算准确率以及误判率、召回率等指标
1.计算正确率
获取每批次的预判正确个数
train_correct = (pred == batch_y.squeeze(1)).sum()
该语句的意思是 预测的标签与实际标签相等的总数
获取训练集总的预判正确个数
train_acc += train_correct.data[0] #用来计算正确率
准确率 : train_acc / (len(train_data))
2.误判率
举例:当你是二分类时,你需要计算 原标签为1,但预测为 0 ,以及 原标签为0,预测为1的 误判率
误判率又分为:
CTW : correct to wrong 标签为正确的,预测为错误的
WTC: wrong to correct 标签为错误的,预测为正确的
zes=Variable(torch.zeros(lasize).type(torch.LongTensor))#全0变量
ons=Variable(torch.ones(lasize).type(torch.LongTensor))#全1变量
train_correct01 = ((pred==zes)&(batch_y.squeeze(1)==ons)).sum() #原标签为1,预测为 0 的总数
train_correct10 = ((pred==ons)&(batch_y.squeeze(1)==zes)).sum() #原标签为0,预测为1 的总数
train_correct11 = ((pred_y==ons)&(batch_y.squeeze(1)==ons)).sum()
train_correct00 = ((pred_y==zes)&(batch_y.squeeze(1)==zes)).sum()
获取训练集总的误判个数
FN += train_correct01.data[0]
FP += train_correct10.data[0]
TP += train_correct11.data[0]
TN += train_correct00.data[0]
误判率 :
(FN+FP)/(len(train_data)) #CTW+WTC
3.精准率和召回率
精准率: P = TP/ (TP+FP)
召回率: R = TP/ (TP+FN)
4.真正例率和假正例率
真正例率:TPR = TP/ (TP+FN)
假正例率:FPR =FP/ (FP+TN)
最后,当你要计算多分类的误判率时,只需在二分类的基础上类推即可
以上这篇Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持猪先飞。
相关文章
pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式
今天小编就为大家分享一篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27- 这篇文章主要介绍了PyTorch一小时掌握之迁移学习篇,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-09-08
Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现
这篇文章主要介绍了Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-03-25- 这篇文章主要介绍了Pytorch之扩充tensor的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-05
- 今天小编就为大家分享一篇pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-06
- 这篇文章主要介绍了解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-08
pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线,LeNet5识别图像准确率
今天小编就为大家分享一篇pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线,LeNet5识别图像准确率,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02- 这篇文章主要介绍了pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-27
从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作
这篇文章主要介绍了从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-04Pytorch 的损失函数Loss function使用详解
今天小编就为大家分享一篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02- 今天小编就为大家分享一篇pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-30
- 这篇文章主要介绍了基于Pytorch版yolov5的滑块验证码破解思路详解,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-02-25
pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解
今天小编就为大家分享一篇pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02- 这篇文章主要介绍了pytorch深度学习中对softmax实现进行了详细解析,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步...2021-09-30
- 今天小编就为大家分享一篇Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
- 今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现LSTM和GRU示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
- 这篇文章主要介绍了Pytorch如何切换 cpu和gpu的使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-03-01
- 今天小编就为大家分享一篇pytorch动态网络以及权重共享实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-29
- 这篇文章主要介绍了解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教...2021-06-05
- 这篇文章主要介绍了pytorch中的squeeze函数、cat函数使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教...2021-05-20