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Nov 27 2025

mob64ca1409970a - 一份非常全面的機器學習分類與迴歸算法的評估指標彙總

文章目錄 一、常用的分類與迴歸算法 1. 常用分類算法 1.2 常用迴歸算法 二、分類模型評價指標 1. 混淆矩陣（Confusion Matrix） 2. 準確率（Accuracy） 2.1 核心定義 2.2 計算公式

數據挖掘 , 召回率 , 分類 , 迴歸 , 過擬合 , 前端開發 , Javascript

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Dec 24 2025

代碼天地 - OpenCV-python小玩意18 YOLO目標檢測之模型訓練與指標解讀

0. 模型訓練小知識 自從深度學習火了以後，大家就把傳統視覺算法看低了。 因為模型的訓練需要GPU或者CPU飛速運轉好久才能完成，而訓練出來的模型又每次都非常意外，所以大家又把模型訓練戲稱為煉丹，真是充滿了玄學意味。 深度學習時代，什麼最重要？數據！像我們這次的任務，需要準備100~500張圖片，確保包含不同角度、光照和模糊程度。如果想做的很好，業界推薦是幾千張

數據集 , 召回率 , 服務器 , 數據 , 分佈式

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Dec 13 2025

TwcatL - 深度學習模型評估指標全解析：從基礎到進階，避開評估陷阱

在深度學習項目中，你是否曾遇到過這樣的困惑：模型在訓練集上準確率高達98%，但在測試集上卻一塌糊塗；明明是分類任務，用準確率評估卻完全失真；不同模型的評估指標各有優劣，不知道該如何選擇。其實，模型評估是深度學習流程中至關重要的一環，它不僅能衡量模型的性能，更能指導我們進行模型優化和調參。今天，我們就從模型評估的核心邏輯入手，全面拆解分類、迴歸、序列預測等不同任務的常用評估指標，分

mse , 召回率 , 數據 , 私藏項目實操分享 , jquery , 前端開發

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Dec 24 2025

mob64ca12e08acf - langchain rag 提高召回準確率

在本文中，我將分享如何通過關鍵策略提高“langchain rag”的召回準確率。這是一個在信息檢索領域不斷演進的挑戰，尤其是在構建高效的RAG（檢索增強生成）模型時。 初始技術痛點 隨着信息數量的激增，傳統的檢索技術逐漸無法滿足快速、準確獲取用户所需信息的需求。為了評估當前的業務規模，我使用了以下公式： $$ \text{召回率} = \frac{\text{相關文檔數}}

User , 召回率 , aigc , ci

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