手写数字识别训练集和测试集合的准确率、查准率、查全率、F1指数

手写数字识别通常使用的是MNIST数据集，其中包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，表示从0到9的数字。

下面是一些定义：

- True Positive (TP)：被分类器正确地识别为正样本的样本数。
- False Positive (FP)：被分类器错误地识别为正样本的负样本数。
- False Negative (FN)：被分类器错误地识别为负样本的正样本数。
- True Negative (TN)：被分类器正确地识别为负样本的负样本数。

准确率（Accuracy）：分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。

$$Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$$

查准率（Precision）：被分类器正确分类的正样本数占分类器分类为正样本的样本数的比例。

$$Precision = \frac{TP}{TP+FP}$$

查全率（Recall）：被分类器正确分类的正样本数占真实正样本数的比例。

$$Recall = \frac{TP}{TP+FN}$$

F1指数（F1-score）：综合考虑查准率和查全率的指标，是查准率和查全率的调和平均数。

$$F1 = \frac{2 \cdot Precision \cdot Recall}{Precision + Recall}$$

在使用MNIST数据集训练和测试手写数字识别模型时，我们可以计算出这些指标的值。具体数值取决于模型的性能和数据集的质量。

相关问题

pycharm基于bp神经网络的手写数字识别查全率

PyCharm是一款强大的Python集成开发环境，可以用于开发和调试各种机器学习和深度学习算法。在基于BP神经网络的手写数字识别中，查全率是评估算法准确性的重要指标之一。

查全率也被称为召回率或真正例率。它是指所有真实正例中被正确预测为正例的比例。在手写数字识别的案例中，查全率表示所有真正的手写数字被正确识别为相应的数字的比例。

要提高查全率，可以采取以下方法：

1. 增加训练数据量：在训练模型之前，可以增加更多的手写数字样本，以便模型能够学习更多的特征和模式，从而提高查全率。

2. 调整模型参数：可以通过调整BP神经网络的层数、隐藏层神经元的数量、学习率等参数，对模型进行优化，提高查全率。

3. 数据预处理：对手写数字图像进行预处理，如去除噪声、归一化、降噪等，可以提高图像的质量，进而提高查全率。

4. 使用更复杂的网络模型：BP神经网络是一种简单的神经网络模型，限制了其学习和处理复杂特征的能力。可以考虑使用更复杂的模型，如卷积神经网络(CNN)等，以提高查全率。

总之，要提高PyCharm基于BP神经网络的手写数字识别的查全率，需要合理选择训练数据、调整模型参数、进行数据预处理以及使用更复杂的网络模型等方法。

pytorch实现cnn手写数字识别并计算查准率，查全率以及ALU的代码

以下是使用PyTorch实现CNN手写数字识别并计算查准率、查全率和ALU的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

# 设置超参数
num_epochs = 10
num_classes = 10
batch_size = 100
learning_rate = 0.001

# 加载数据集并进行预处理
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor())

# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 定义CNN模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.fc = nn.Linear(7*7*32, num_classes)

    def forward(self, x):
        out = self.layer1(x)
        out = self.layer2(out)
        out = out.reshape(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out

# 实例化CNN模型
model = CNN()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播并优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 每训练100个batch就输出一次信息
        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('准确率: {} %'.format(100 * correct / total))

# 计算查准率、查全率和ALU
with torch.no_grad():
    TP, TN, FP, FN = 0, 0, 0, 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        for i in range(len(labels)):
            if labels[i] == predicted[i]:
                if labels[i] == 1:
                    TP += 1
                else:
                    TN += 1
            else:
                if labels[i] == 1:
                    FN += 1
                else:
                    FP += 1

    precision = TP / (TP + FP)
    recall = TP / (TP + FN)
    ALU = (TN + TP) / (TN + TP + FP + FN)
    print('查准率: {:.4f}, 查全率: {:.4f}, ALU: {:.4f}'.format(precision, recall, ALU))

在以上代码中，我们首先加载MNIST数据集并进行预处理。然后，我们定义了一个CNN模型，并且实例化了该模型。接着，我们定义了损失函数和优化器，并在训练过程中使用它们。最后，我们测试了模型的准确率，并计算了查准率、查全率和ALU。

请注意，查准率（precision）是指正确预测为正类的样本数（True Positive）占所有预测为正类的样本数（True Positive + False Positive）的比例；查全率（recall）是指正确预测为正类的样本数（True Positive）占所有真实为正类的样本数（True Positive + False Negative）的比例；ALU（Accuracy of Labeling Unlabeled data）是指正确预测为负类的样本数（True Negative）和正确预测为正类的样本数（True Positive）占所有样本数（True Negative + True Positive + False Negative + False Positive）的比例。