假设有100张照片,其中,猫的照片有60张,狗的照片有40张。假设猫的照片为正类(Positive),狗的照片为负类(Negative)。机器学习算法识别结果:正确肯定 ,错误否定 FN=20,错误肯定 FP=10,正确否定 ,试计算该机器学习模型在识别猫照片时的精准率(precision)和召回率(recall)分别是多少?
时间: 2024-02-11 11:05:17 浏览: 55
根据题意,可以列出以下混淆矩阵:
```
Predicted
Positive Negative
Actual ------------------
Positive | TP FP
Negative | FN TN
```
其中,TP 表示正确肯定的数量,FP 表示错误肯定的数量,FN 表示错误否定的数量,TN 表示正确否定的数量。
根据题意,可以得到:
- TP = 60 - FN = 40
- FP = 10
- TN = 100 - 60 - 40 - 10 = 30
因此,精准率(precision)可以计算为:
```
precision = TP / (TP + FP) = 40 / (40 + 10) = 0.8
```
召回率(recall)可以计算为:
```
recall = TP / (TP + FN) = 40 / (40 + 20) = 0.67
```
因此,该机器学习模型在识别猫照片时的精准率为 0.8,召回率为 0.67。
相关问题
matlab输入两张照片,将其大小调为一致
假设你要将两张照片 A 和 B 调整为相同的大小。可以按照以下步骤进行操作:
1. 读取两张照片 A 和 B,可以使用 imread 函数。
```matlab
A = imread('photo_A.jpg');
B = imread('photo_B.jpg');
```
2. 获取两张照片的大小,可以使用 size 函数。
```matlab
size_A = size(A);
size_B = size(B);
```
3. 如果两张照片的大小不同,则需要将它们调整为相同的大小。可以使用 imresize 函数,将其中一张照片调整为与另一张照片相同的大小。
```matlab
if size_A(1:2) ~= size_B(1:2)
if size_A(1:2) > size_B(1:2)
B = imresize(B,size_A(1:2));
else
A = imresize(A,size_B(1:2));
end
end
```
4. 现在,两张照片的大小已经相同,可以进行后续处理。
注意:在进行图像处理时,需要注意图像的长宽比例,以免出现变形。可以使用 imresize 函数的 'bilinear' 或 'bicubic' 方法,保持图像的长宽比例不变。
将训练集中猫和狗的照片分为两个子文件夹
假设训练集中的猫和狗的照片都存储在一个名为`train`的文件夹中,可以按照如下步骤将它们分为两个子文件夹:
1. 在`train`文件夹中创建两个子文件夹,一个名为`cats`,另一个名为`dogs`。
2. 将所有猫的照片移动到`cats`文件夹中,将所有狗的照片移动到`dogs`文件夹中。
具体的代码实现如下:
```python
import os
import shutil
# 创建两个子文件夹
os.mkdir("train/cats")
os.mkdir("train/dogs")
# 将猫的照片移动到cats文件夹中
for filename in os.listdir("train"):
if "cat" in filename:
shutil.move(f"train/{filename}", "train/cats")
# 将狗的照片移动到dogs文件夹中
for filename in os.listdir("train"):
if "dog" in filename:
shutil.move(f"train/{filename}", "train/dogs")
```
这样做之后,`train`文件夹中的照片就被分成了`cats`和`dogs`两个子文件夹。