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正确率怎么算

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  优质解答

  “正确率”是指正确的人数占总认识的百分比.

  本题中正确人数是26-1=25

  所以正确率是25/26=96.15%

  作业帮用户

  2017-10-05

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  准确率怎么算(如何提高数学计算的速度和准确率)

  一个可以真正学习的平台!

  初一知识点多,初二难点多,初三考点多。而计算能力极为重要,尤其在选拔考试中因为计算产生的差异极为明显。有的人又快又准,有的人又慢又不准,这就是区别。

  初一阶段涉及的计算是有理数计算,整式加减,解一元一次方程,二元一次和三元一次方程组,一元一次不等式和不等式组。在计算中同学们主要容易出现如下几个问题:

  1准确率不够

  数感不行,经常有低级错误,如186/222不约分。再有注意力不集中,脑袋想着3手上写个5。草稿的习惯不行,草稿零乱导致计算错误。所以,请各位家长不要老以粗心为借口挂在嘴边。我才说的几条大致就是小孩所谓粗心的原因。所以我们只为成功找方法,不为失败找借口。

  2速度慢

  为何速度慢,常用数的积累不够。有的孩子拿到729马上想到27的平方,9的立方,3的6次方,有的孩子27的平方还要算半分钟,这就是速度上的差异。别看初一这些东西,算理简单,但快速计算,并且准确得结果,基本0失误还真不容易。这点大家要特别注意。

  3符号感不强

  尤其乘除同级计算应该先定符号,再计算,而不是按部就班的折腾。还有整式加减至少要练到几层括号一步去掉。一元一次方程还有一元一次不等式同样可以这样。

  很多家长老说要孩子细心,这是空话。

  为何这么说呢?小孩不知道如何去细心。考试的时候有时间睡觉,没时间检查的小孩绝不少。可是结果却丢了10多分。

  所以一定要学会如何检查。比如解方程或方程组代入左右检查,解不等式检查开口和端点,整式加减特殊值代入化简前后这些苦力活虽然小孩不愿意做,但不得不做,习惯好的孩子甚至主动做,养成了检查的好习惯。

  这里特别强调一点,选拔性考试如理科班考试,高考很有可能没时间检查的,一遍下来的正确率是极为重要的,但在有时间的情况下不厌其烦的检查是很有必要的。把这个事情做好后,久而久之就能又快又准,在那种粘题多的考试中就有的放矢。

  初二的计算主要包括整式乘除,因式分解,分式,二次根式,一元二次方程。很多孩子思路都知道,但计算做题错一堆,相当麻烦。所以夯实计算基础是很有必要的,建议提前学点整式乘除和因式分解的知识,这里容易拉开差距的。整式乘除最好能练到找出同类项合并同类项的地步,关于如何训练如何检查,请看附件。建议从普通方法到找出同类项合并,到一步写答案过渡,不过特别注意区分基础学习和奥赛学习的场合。

  训练方法:Update

  1、符号感的训练,这个贯穿有理数计算,整式加减和解方程等。

  2、配对意识不论解方程还是整式加减还是整式乘除,一律练到找出同类项合并同类项。在计算题的训练中培养简便计算的欲望。

  3、方法确实很快能得出结果,但对孩子来说需要多操练。整式加减,乘除,包括因式分解检查方法是:特殊值代入计算前后检查看结果是否一致,如一致结果正确,否则结果不对,需要重算。解方程或方程组代入左右看结果是否一致。学会如何检查很重要,因为即使出了计算错误还有机会补救。我们计算训练的目的就是在确保准确率的同时加快速度。

  对孩子的建议Update

  1、仔细体会老师讲过的一些计算方法,多实践。

  2、从基础方法开始做起逐步过渡到简便方法,再检查,尽量计算零失误。

  3、在一定题量的训练中培养简便计算的意识,这个欲望越强烈越好。

  4、规范草稿。建议用A4纸或信纸,草稿一定要条理清楚,当一页写不下的时候换一张,怕之前的数据不记得的话撕下那张对着看即可。

  5、积累常用数和乘法公式,比如10以内的数的立方之类。这和英语的语感道理一样,如同词汇量的积累。只有达到量的积累,才能实现质的飞跃。

  来源:莫然博客,欢迎分享本文!

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  准确率2113=符合条件的测定值个数5261/总测定值个数*100%。

  例如:36÷(410236+4)×100%

  =36÷40×100%

  =0.9×100%

  =90%

  这样的准确率1653就是90%

  准确度的科学定义:指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度,以误差来表示。它用来表示系统误差的大小。

  在实际工作中,通常用标准物质或标准方法进行对照试验,在无标准物质或标准方法时,常用加入被测定组分的纯物质进行回收试验来估计和确定准确度。

  在误差较小时,也可通过多次平行测定的平均值 作为真值μ的估计值。测定精密度好,是保证获得良好准确度的先决条件,一般说来,测定精密度不好,就不可能有良好的准确度。对于一个理想的分析方法与分析结果,既要求有好的精密度,又要求有好的准确度。

  参考资料来源:百度百科-准确率

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  那要看你的准确率是总合的准确率,还是单个客户的准确率,

  计算公式:(1-(预测数-实际数)/预测数)*100%

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  0

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  比如50道题目,对了30道,正确率为30÷50*100%=60%

  一、准确率、精确率、召回率和 F 值 是选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先:

  (1)若一个实例是正类,但是被预测成为正类,即为真正类(True Postive TP)

  (2)若一个实例是负类,但是被预测成为负类,即为真负类(True Negative TN)

  (3)若一个实例是负类,但是被预测成为正类,即为假正类(False Postive FP)

  (4)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negative FN)

  下表中:1代表正类,0代表负类:

  ? ?

  TP:正确的匹配数目

  FP:误报,没有的匹配不正确

  FN:漏报,没有找到正确匹配的数目

  TN:正确的非匹配数目

  ?准确率(正确率)=所有预测正确的样本/总的样本 ?(TP+TN)/总

  ?精确率=? 将正类预测为正类 / 所有预测为正类 TP/(TP+FP)

  ?召回率 = 将正类预测为正类 / 所有正真的正类 TP/(TP+FN)

  ?F值 = 精确率 * 召回率 * 2 / ( 精确率 + 召回率) (F 值即为精确率和召回率的调和平均值)

  二、ROC曲线:接收者操作特征(receiver operating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。

  纵轴:真正类率(true postive rate TPR),也叫真阳性率

  横轴:假正类率(false postive rate FPR),也叫伪阳性率

  由上表可得出横,纵轴的计算公式:

  (1)真正类率(True Postive Rate)TPR: TP/(TP+FN), 代表分类器 预测为正类中实际为正实例

  占 所有正实例 的比例。

  (2)假正类率(False Postive Rate)FPR: FP/(FP+TN),代表分类器 预测为正类中实际为负实例 占 所有负实例 的比例。

  如下图所示,(a)图中实线为ROC曲线,(深绿色)线上每个点对应一个阈值(threshold)。假设是二分类分类器,输出为每个实例预测为正类的概率。那么通过设定一个特定阈值(threshold),预测为正类的概率值 大于等于 特定阈值的为 正类,小于 特定阈值的为 负类,然后统计TP、TN、FP、FN每个类别的数目,然后根据上面的公式,就能对应的就可以算出一组 特定阈值下(FPR,TPR)的值,即 在平面中得到对应坐标点。如果这里没懂也没关系,下面有详细的例子说明。

  右上角的阈值最小,对应坐标点(1,1);左下角阈值最大,对应坐标点为(0,0)。从右上角到左下角,随着阈值的逐渐减小,越来越多的实例被划分为正类,但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例,即TPR和FPR会同时增大。

  横轴FPR: FPR越大,预测正类中实际负类越多。

  纵轴TPR:TPR越大,预测正类中实际正类越多。

  理想目标:TPR=1,FPR=0,即图中(0,1)点,此时ROC曲线越靠拢(0,1)点,越偏离45度对角线越好。

  三、如何画roc曲线

  假设已经得出一系列样本被划分为正类的概率,然后按照概率大小排序,如下图所示,图中共有20个测试样本,“Class”一栏表示每个测试样本真正的标签(p表示正样本,n表示负样本,10个正样本,10个负样本),“Score”表示每个测试样本预测为正样本的概率。接下来,我们从高到低,依次将“Score”值作为阈值(threshold),当样本的正样本的预测概率大于或等于这个阈值时,我们认为它为正样本,否则为负样本。

  ?

  举例来说,

  1)对于图中的第20个样本,其“Score”值为0.1,那么所有样本都被认为是正样本,因为它们的“Score”值都大于等于0.1,没有负样本。即TP值10(样本1,2,4,5,6,9,11,13,17,19),TN值为0,FP值为10(样本3, 7,8,10,12,14,15,16,18,20),FN值为 0。 TPR值为TP/(TP+FN)=10/(10+0)=1, FPR值为FP/(FP+TN)=10/(10+0)=1 所以阈值为0.1时,对应的点为(1,1)。

  2)对于图中的第4个样本,其“Score”值为0.6,那么样本1,2,3,4都被认为是正样本,因为它们的“Score”值都大于等于0.6,而其他样本则都认为是负样本。即TP值为3(样本1,2,4),TN值为9(样本7,8,10,12,14,15,16,18,20),FP值为1(样本3),FN值为 7(样本5,6,9,11,13,17,19)。 TPR值为TP/(TP+FN)=3/(3+7)=0.3, FPR值为FP/(FP+TN)=1/(1+9)=0.1 所以阈值为0.6时,对应的点为(0.1,0.3)。

  3)对于图中的第1个样本,其“Score”值为0.9,那么样本1被认为是正样本,因为它们的“Score”值都大于等于0.9,而其他样本则都认为是负样本。即TP值为1(样本1),TN值为0 ,FP值为9,FN值为10(样本3, 7,8,10,12,14,15,16,18,20) TPR值为TP/(TP+FN)=1(1+9)=0.1, FPR值为FP/(FP+TN)=0/(0+10)=0 所以阈值为0.9时,对应的点为(0.1,0)

  每次选取一个不同的阈值,我们就可以得到一组FPR和TPR,即ROC曲线上的一点。这样一来,我们一共得到了20组FPR和TPR的值,将它们画在ROC曲线的结果如下图:

  AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间。AUC作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。

  首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类。

  四、AUC计算

  1. 最直观的,根据AUC这个名称,我们知道,计算出ROC曲线下面的面积,就是AUC的值。事实上,这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此,计算的AUC也就是这些阶梯下面的面积之和。这样,我们先把score排序(假设score越大,此样本属于正类的概率越大),然后一边扫描就可以得到我们想要的AUC。但是,这么做有个缺点,就是当多个测试样本的score相等的时候,我们调整一下阈值,得到的不是曲线一个阶梯往上或者往右的延展,而是斜着向上形成一个梯形。此 时,我们就需要计算这个梯形的面积。由此,我们可以看到,用这种方法计算AUC实际上是比较麻烦的

  2. 一个关于AUC的很有趣的性质是,它和Wilcoxon-Mann-Witney Test是等价的。而Wilcoxon-Mann-Witney Test就是测试任意给一个正类样本和一个负类样本,正类样本的score有多大的 概率 大于负类样本的score。有了这个定义,我们就得到了另外一个计算AUC的办法:得到这个概率。我们知道,在有限样本中我们常用的得到概率的办法就是通过频率来估计之。这种估计随着样本规模的扩大而逐渐逼近真实值。这和上面的方法中,样本数越多,计算的AUC越准确类似,也和计算积分的时候,小区间划分的越细,计算的越准确是同样的道理。具体来说就是统计一下所有的 M×N(M为正类样本的数目,N为负类样本的数目)个正负样本对中,有多少个组中的正样本的score大于负样本的score。当二元组中正负样本的 score相等的时候,按照0.5计算。然后除以M*N。实现这个方法的复杂度为O(n^2)。n为样本数(即n=M+N)

  3. 第三种方法实际上和上述第二种方法是一样的,但是复杂度减小了。它也是首先对score从大到小排序,然后令最大score对应的sample 的rank为n,第二大score对应sample的rank为n-1,以此类推。然后把所有的正类样本的rank相加,再减去M-1种两个正样本组合的情况。得到的就是所有的样本中有多少对正类样本的score大于负类样本的score。然后再除以M×N。即,

  公式解释:

  1、为了求的组合中正样本的score值大于负样本,如果所有的正样本score值都是大于负样本的,那么第一位与任意的进行组合score值都要大,我们取它的rank值为n,但是n-1中有M-1是正样例和正样例的组合这种是不在统计范围内的(为计算方便我们取n组,相应的不符合的有M个),所以要减掉,那么同理排在第二位的n-1,会有M-1个是不满足的,依次类推,故得到后面的公式M*(M+1)/2,我们可以验证在正样本score都大于负样本的假设下,AUC的值为 2、根据上面的解释,不难得出,rank的值代表的是能够产生score前大后小的这样的组合数,但是这里包含了(正,正)的情况,所以要减去这样的组(即排在它后面正例的个数),即可得到上面的公式 另外,特别需要注意的是,再存在score相等的情况时,对相等score的样本,需要 赋予相同的rank(无论这个相等的score是出现在同类样本还是不同类的样本之间,都需要这样处理)。具体操作就是再把所有这些score相等的样本 的rank取平均。然后再使用上述公式。

  ?

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  正确率怎么算(如何提高数学计算题的正确率?)计算题是小学数学的一个重要的题型,如何提高计算题的正确率,减少不必要的错误呢?下面,给你支支招 ~

  提高数学计算题准确率四个技巧

  1

  要对计算引起足够的重视

  很多同学总以为计算题比分析应用题容易得多,因而在计算时过于自信或注意力不能集中,结果错误百出。其实,计算正确并不是一件很容易的事。

  例如计算一道像37×54这样简单的式题,要用到乘法、加法的运算法则,经过四次表内乘法和四次一位数加法才能完成。至于计算一道分数、小数四则混合运算式题,需要用到运算顺序、运算定律和四则运算的法则等大量的知识,经过数十次基本计算。在这个复杂的过程中,稍有粗心大意就会使全题计算错误。因此,计算时来不得半点马虎。

  2

  要按照计算的一般顺序进行

  首先,弄清题意,看看有没有简单方法、得数保留几位小数等特别要求;其次,观察题目特点,看看几步运算,有无简便算法。

  再次,确定运算顺序。在此基础上利用有关法则、定律进行计算(高年级动笔计算前要转化数的形式,如带分数化成假分数,小数与分数互化等)。

  最后,要仔细检查,看有无错抄、漏抄、算错现象。

  3

  要养成认真演算的好习惯

  ①数据写不清,辨认失误。如0与6、3与8、4与9、7与1等容易认错。

  ②打草稿时不能按照一定的顺序排列竖式,出现上下粘连,左右不分,再加上相同数位不对齐,既不便于检查,又极易看错数据。所以一定要养成有序排列竖式,认真书写数字的良好习惯。

  4

  不能盲目追求高速度

  计算快准对是最理想的目标,但必须知道计算正确是最基本的要求。所以,宁愿计算的速度慢一些,也要保证计算正确,提高计算的正确率。

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