对于分类问题，使用几个评估指标来评估模型的性能。最常见的包括准确性、精确性、召回率、F1-score和混淆矩阵。
准确度衡量的是正确预测在预测总数中所占的比例。Precision计算真阳性预测与总预测阳性的比率，而recall衡量真阳性预测与实际阳性的比率。F1-score是精确度和召回率的调和平均值，在两者之间提供平衡。
混淆矩阵提供了对真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的详细细分，从而可以更深入地了解模型的性能。这些指标的使用取决于问题，例如在准确性可能不够的不平衡数据集中。
特征缩放在神经网络中的作用是什么？
继续阅读
人工智能何时会取代放射科医生？
基于深度学习的算法，如u-net，Mask r-cnn和DeepLab，由于其高精度和处理复杂场景的能力，被认为是图像分割的最佳选择。U-net因其捕获精细细节的能力而广泛用于医学成像。掩码r-cnn对于例如分割是流行的，因为它识别对象并生
开源项目是如何处理国际化的？
开源项目通过构建代码和资源以支持多种语言和地区差异来处理国际化（i18n）。这需要开发一个系统，以便轻松地将文本和文化元素调整为不同的地区。一个常见的做法是将用户面对的文本与代码逻辑分离，使得翻译人员能够在语言文件上工作，而无需理解底层代码
可解释的人工智能如何用于改善人工智能伦理？
横向扩展，通常被称为“扩展出去”，是一种在分布式数据库中使用的技术，通过增加额外的服务器或节点来应对增加的负载。这与纵向扩展不同，后者通常是通过增加更多的资源，如CPU或RAM，来升级现有服务器。在横向扩展中，工作负载被分配到多个机器上，而