深度学习中精确度指标代码

在深度学习中，精确度（accuracy）是一种常用的评估指标，可以用来衡量模型的分类准确程度。以下是一个示例代码，用于计算模型的精确度：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义模型预测结果
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1]

# 计算精确度
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)

# 输出结果
print("Accuracy:", acc)

在上面的示例代码中，我们使用了 scikit-learn 库中的 `accuracy_score` 函数来计算模型的精确度。该函数接受两个参数，分别是真实标签和模型预测结果。在这个例子中，我们假设模型对 6 个样本进行了分类，其中有 3 个正样本（1）和 3 个负样本（0），模型的预测结果与真实标签的对比如下：

真实标签：[0, 1, 1, 0, 1, 0]
预测结果：[0, 1, 0, 0, 1, 1]

模型的精确度可以通过将预测结果与真实标签进行比对来计算，即将预测正确的样本数除以总样本数。在这个例子中，模型正确预测了 3 个样本，因此精确度为 0.5（50%）。

相关问题

深度学习回归问题中精确度指标代码

回归问题中通常使用均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）作为精确度指标。

以下是使用Python代码计算RMSE和MAE的示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 生成随机实际值和预测值
actual = np.random.rand(100)
predicted = np.random.rand(100)

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(actual, predicted))
print("RMSE:", rmse)

# 计算平均绝对误差（MAE）
mae = mean_absolute_error(actual, predicted)
print("MAE:", mae)

输出结果类似于：

RMSE: 0.30878156201973814
MAE: 0.24652898662635468

深度学习识别屋顶并计算精度指标的代码

以下是一个使用深度学习识别屋顶并计算精度指标的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载图像
img = cv2.imread("roof.jpg")

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 应用霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

# 绘制检测到的直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 计算精度指标
# 你需要将图像中的真实屋顶位置标注出来，并将其与模型检测结果进行比较
# 这里使用accuracy_score作为一个简单的示例
y_true = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]  # 真实屋顶位置
y_pred = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]  # 模型检测结果
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy))

请注意，这只是一个示例代码，并且需要根据具体的问题和数据进行修改和调整。此外，识别屋顶可能需要更复杂的深度学习模型，例如卷积神经网络或物体检测算法。