❶ matlab 下用libsvm 數據導入之後，導致准確率很低。但是在python下運行准確率很高。謝謝！
這個問題挺復雜的。 表面上看是libsvm導入出錯了。
但是還有另外一個原因，就是數據的格式不太對。 解析出錯了。
第三個原因就是python里計算的精度比較高。 而藉助了libsvm後數據的精度變低了。
你說的准確率應該是演算法結果的准確率。 按理，數據導入時精度變低應該影響不大。
所以很大可能是數據導入錯誤，或者是演算法錯誤。
❷ python opencv怎麼計算人臉識別的准確度
需要opencv，opencv是一個封裝好了的計算機視覺的函數庫，官網就可以下載。
就是下載有點苦難，我就是在下載上面廢了好多時間，主要是網站有問題，裡面沒有合適的鏡像文件，關鍵時刻還是要問大神，一個好人給了我一個鏡像，很快就下載完了。
❸ python 如何得到准確率最高的貝葉斯分類器
該樣本被分為C類的條件概率。那麼如何用上式來對測試樣本分類呢？
舉例來說，有個測試樣本，其特徵F1出現了（F1=1），那麼就計算P(C=0|F1=1)和P(C=1|F1=1)的概率值。前者大，則該樣本被認為是0類；後者大，則分為1類。
❹ python中怎麼將模型訓練的准確率與召回率
數據集中：正例反例你的預測正例：AB你的預測反例：CD准確率就是A/(A+B)大白話就是「你的預測有多少是對的」召回率就是A/(A+C)大白話就是「正例里你的預測覆蓋了多少」
❺ Python訓練的數據集准確率為什麼是負的
效果太差了，換一個 訓練模型吧，或者對你的原始數據做一下特徵工程，提高數據質量
❻ python處理20萬數據多少時間
大概三十多秒。
Python是一種使用較多的解釋型、高級和通用的編程語言，具有速度快，效率高，准確度高的特點。
❼ python 命名實體識別怎麼計算準確率 召回率
目前演算法方面主流就是CRF了
效率一般
2類(不包括非專名)
幾W
query/s
4類
就下降到1W-2W
query/s了
更多類別的就更少了
當然這個是優化過的crf++了
而且命名實體識別
演算法不是對所有類別的都合適
比如音樂和電影
CRF的效果就不好
但是人名
地名
機構名還不錯
所以工程上即使用CRF
也會使用詞典+消歧的策略
！
❽ python 怎麼優化決策樹的准確度
增加訓練的數據量
減少數據的特徵數
降低樹的高度
調整剪枝策略
❾ 學好深度學習，python得達到什麼程度
會基本矩陣運算(numpy)
裝好keras
就可以開始使用深度學習了。
就在上個星期，我從裝完keras到做完一個kaggle上的貓狗圖片的數據分類，達到90+%的准確度。(照著網上的攻略，用vgg16分類貓狗的那個)
只用了三天時間，編程時間不到二十小時。
在此之前我對深度學習一竅不通，甚至不知道什麼是激活層全連接層。對python的掌握只停留在能當計算器用。