算法预测模型准确度指标

基本思路是先读取原来图中标记的框信息对每一张图把所需要的那一个类别的框拿出来与测试集上识别出来的框进行比较计算iou选择最大的值作为当前框的iou值然后通过设定的阈值漏检0030507来进行比较统计最后得到每个阈值下的所有的判定为正确检测iou值大于阈值的框的数量然后与原本的标记框的数量一起计算准确预测模型评价指标很多，医学中比较常用的是灵敏度（sensitivity）、特异度（specificity）、准确度（accuracy）等，机器学习域中常喜欢用精准率（

是一种用于衡量模型预测准确度的指标。它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的预测准确度越高，越接近0表示模型的预测准确度越低。C指数常用于评较低的正RMSE值表示模型的预测准确性较高。5. AIC (Akaike Information Criterion) : AIC是一种用于比较不同模型拟合效果的统计指标。它综合考虑了模型的

最近让我做算法，什么数据掘乱七八糟的，一雾水哪位大侠做过预测，我要完成的有指数平滑法，灰色模型预测算法，但是现在给出数据了，让我预测，2、AUC ​ AUC是一个模型评价指标，用于二分类模型的评价。AUC是“Area under Curve（曲线下的面积）"的英文缩写，而这条“Curve（曲线）"就是