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  • 平均值的增长:多个周期数据,计算平均值,然后根据平均计算增长。 增长率平均值:增长加和的平均 平均增长:增长乘积的开方 结论:数据趋势稳定,具体那种方法计算增长,差异并不大。 ...

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    平均值的增长率:多个周期数据,计算平均值,然后根据平均值计算增长率。
    增长率平均值:增长率加和的平均
    平均增长率:增长率乘积的开方

    结论:数据趋势稳定,具体那种方法计算增长率,差异并不大。

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  • 混淆矩阵 混淆矩阵见:...准确 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] print(accuracy_score(y_true, y_pred)) print(acc

    混淆矩阵

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    混淆矩阵见:我的博客

    准确率

    import numpy as np
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    
    y_pred = [0, 2, 1, 3]
    y_true = [0, 1, 2, 3]
    print(accuracy_score(y_true, y_pred))  
    print(accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False))  
    
    # 在具有二元标签指示符的多标签分类案例中
    print(accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2))))  
    

    精准率

    实际为正样本占被预测为正的样本的比例
    在这里插入图片描述

    y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
    y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
    
    from sklearn.metrics import precision_score
    
    print(precision_score(y_true, y_pred, average='macro'))  
    print(precision_score(y_true, y_pred, average='micro')) 
    print(precision_score(y_true, y_pred, average='weighted')) 
    print(precision_score(y_true, y_pred, average=None))    
    

    召回率

    from sklearn.metrics import recall_score
    
    print(recall_score(y_true, y_pred, average='macro'))
    print(recall_score(y_true, y_pred, average='micro')) 
    print(recall_score(y_true, y_pred, average='weighted'))  
    print(recall_score(y_true, y_pred, average=None))  
    

    F1

    在这里插入图片描述

    from sklearn.metrics import f1_score
    
    print(f1_score(y_true, y_pred, average='macro')) 
    print(f1_score(y_true, y_pred, average='micro')) 
    print(f1_score(y_true, y_pred, average='weighted'))  
    print(f1_score(y_true, y_pred, average=None))  
    

    Macro Average & Micro Average

    • Macro Average

    宏平均是指在计算均值时使每个类别具有相同的权重,最后结果是每个类别的指标的算术平均值。

    • Micro Average

    微平均是指计算多分类指标时赋予所有类别的每个样本相同的权重,将所有样本合在一起计算各个指标。

    1. 如果每个类别的样本数量差不多,那么宏平均和微平均没有太大差异
    2. 如果每个类别的样本数量差异很大,那么注重样本量多的类时使用微平均,注重样本量少的类时使用宏平均
    3. 如果微平均大大低于宏平均,那么检查样本量多的类来确定指标表现差的原因
    4. 如果宏平均大大低于微平均,那么检查样本量少的类来确定指标表现差的原因

    参考:参考博客

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  • MATLAB计算信号短时平均过零

    千次阅读 2020-10-27 16:12:42
    短时平均过零表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴的次数 二、计算过零代码 clear all; clc; close all; filedir=[]; % 设置路径 filename='bluesky3.wav'; % 设置文件名 fle=[filedir filename]; % 构成完整的...

    一、原理:

    短时平均过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴的次数

    二、计算过零率代码

    clear all; clc; close all;
    filedir=[];                       % 设置路径
    filename='bluesky3.wav';          % 设置文件名
    fle=[filedir filename];           % 构成完整的路径和文件名
    [xx,Fs]=audioread(fle);             % 读入数据文件
    x=detrend(xx);                    % 消除直流分量
    wlen=200; inc=80;                 % 设置帧长、帧移
    win=hanning(wlen);                % 窗函数
    N=length(x);                      % 求数据长度
    X=enframe(x,win,inc)';            % 分帧
    fn=size(X,2);                     % 获取帧数
    zcr1=zeros(1,fn);                 % 初始化
    for i=1:fn
        z=X(:,i);                     % 取得一帧数据
        for j=1: (wlen-1);          % 在一帧内寻找过零点
             if z(j)* z(j+1)< 0       % 判断是否为过零点
                 zcr1(i)=zcr1(i)+1;   % 是过零点,记录1次
             end
        end
    end
    time=(0:N-1)/Fs;                  % 计算时间坐标
    frameTime=frame2time(fn,wlen,inc,Fs);  % 求出每帧对应的时间
    % 作图
    subplot 211; plot(time,x,'k'); grid;
    title('语音波形');
    ylabel('幅值'); xlabel(['时间/s' 10 '(a)']);
    subplot 212; plot(frameTime,zcr1,'k'); grid;
    title('短时平均过零率');
    ylabel('幅值'); xlabel(['时间/s' 10 '(b)']);
    

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    可以利用短时平均过零率从背景噪声中找出语音信号,可用于判断寂静无话段与有话段的起点和终点位置。

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  • 记用户A的训练样本是 train_dataA (用户A的历史行为数据) 用户B的训练样本是 train_dataB (用户B的历史行为数据) 用户A的真实购买物品集合是 set_A (ground_truth...平均召回定义为 [ ( set_A∩set_fake_A / ...

    记用户A的训练样本是  train_dataA  (用户A的历史行为数据)

       用户B的训练样本是  train_dataB   (用户B的历史行为数据)

     

    用户A的真实购买物品集合是  set_A (ground_truth)

    用户B的真实购买物品集合是  set_B  (ground_truth)

     

    推荐算法给A推荐的记为    set_fake_A

    推荐算法给B推荐的记为    set_fake_B

     

    平均召回率定义为  [ ( set_A∩set_fake_A   /   len(set_A)) +  ( set_B∩set_fake_B   /   len(set_B))  ]    /2

    标准召回率是   (set_A∩set_fake_A + set_B∩set_fake_B)/( len(set_A)+len(set_B))

    len(set_A)代表 set_A的长度(集合元素个数)

     

    举个例子:

    这里的推荐是TopN推荐,N取2,也就是一次给用户推荐两个。

    用户A实际购买了物品  {a,b,c,d,e}       算法给用户A推荐物品{a,b}   这样命中的就是a,b    命中了2个

    用户B实际购买了物品  {e,f,g}             算法给用户B推荐物品{d,e}    这样命中的就只有e    命中了1个

    平均召回率=[( 2/5 ) + ( 1/3 )]/2  =  0.367

    标准召回率=[(2+1)/(5+3)]=0.375

     

    平均召回率可以更好的描述推荐算法的性能,这是因为平均召回率考虑到了召回一个元素的难度。

    举例来说

    用户A实际购买10个物品,推荐算法的推荐结果命中一个

    用户B实际只购买2个物品,推荐算法的推荐结果也是只命中一个

    那么平均召回率=(1/10+1/2)/2=0.3

    标准召回率=(1+1)/(10+2)=0.167     这里推荐算法命中的结果都是1,然后直接相加了起来,这里显然不合理,因为2个中1个是比较难的,10个中1个是较为简单的,所以这两个1应该区别开来。

    平均召回率就更好的衡量了推荐算法的性能。

     

     

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