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？
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CapsNet (胶囊网络) 可以通过保留空间层次结构并理解图像中的部分到整体关系来应用于图像分割。与传统的cnn不同，CapsNet对对象的概率及其姿势进行编码，使其在分割任务中更加健壮。
对于图像分割，CapsNet可以通过将胶囊分配
如何在不使用机器学习的情况下进行图像分割？
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维护大数据管道面临哪些挑战？
维护大数据管道面临许多挑战，这些挑战可能会使数据处理和管理变得复杂。其中一个主要挑战是系统可靠性。大数据集通常以实时或接近实时的方式处理，这意味着任何停机时间都可能导致数据丢失或决策延迟。例如，如果在数据摄取过程中系统崩溃，不完整的数据集可