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分类器评价指标MCC、CEN和ACC的比较研究 被引量:3
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作者 张冰 刘林 +1 位作者 王淑琴 田秀伟 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第3期69-74,共6页
准确率ACC、Matthews相关系数MCC和混淆熵CEN是在多类问题上应用比较广泛的分类器评价指标,本文对这3种指标进行比较研究.使用6种常见的分类器对UCI数据库中12个基准数据集进行处理,分析了3种指标值变化趋势的关系,并从一致性和判别性... 准确率ACC、Matthews相关系数MCC和混淆熵CEN是在多类问题上应用比较广泛的分类器评价指标,本文对这3种指标进行比较研究.使用6种常见的分类器对UCI数据库中12个基准数据集进行处理,分析了3种指标值变化趋势的关系,并从一致性和判别性角度对3种指标进行了比较,实验结果表明,CEN具有更好的性能. 展开更多
关键词 分类器评价指标 CEN mcc ACC 一致性和判别性
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基于多比特量化的哈希方法 被引量:1
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作者 汪曙光 苏亮亮 +1 位作者 王琨 唐俊 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第12期5-8,共4页
面对爆炸式增长的视频监控数据,传统的检索方法已无法投入实际应用,作为一种有效的替代,基于哈希方法的近似最近邻检索已经在存储空间和时间效率上表现出巨大的优势。然而当前绝大部分哈希方法都集中于投影学习的研究,而忽视了量化编码... 面对爆炸式增长的视频监控数据,传统的检索方法已无法投入实际应用,作为一种有效的替代,基于哈希方法的近似最近邻检索已经在存储空间和时间效率上表现出巨大的优势。然而当前绝大部分哈希方法都集中于投影学习的研究,而忽视了量化编码的重要性。针对这些问题,提出了一种新的多比特量化编码方法,方法基于马修斯相关性系数(MCC)计分和编码一致性约束来构建新的代价函数,利用遗传优化算法获取量化阈值,根据阈值完成投影维的多比特分配。在典型数据集上的实验结果验证了所提出方法优于现有的一些多比特量化方法。 展开更多
关键词 马修斯相关性系数计分 编码一致性 遗传算法 哈希 量化编码 近似最近邻搜索
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