《表4 测试集分类效果表》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
模型对测试数据的表现如表4所示:
| 图表编号 | XD0013903800 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2018.10.20 |
| 作者 | 陈平迪 |
| 绘制单位 | 广州大学 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 训练集、测试集以及验证集对分类网络的测试结果》2020.09.01
- 《表3 ERNIE在测试集上的各个学科分类效果》2020.10.24
- 《表4 不同分类模型A,P,R,F1度量对比（训练集与测试集样本比为8∶2）》2020.12.01
- 《表4 模型改进前后测试集分类准确率对比》2021.01.23
- 《表2 训练集与测试集数据分类》2020.12.25
- 《表1 测试集识别分类结果》2018.03.30
- 《表3 不同损失函数在测试集上的分类效果比较》2020.07.16
- 《表4 基于不同特征组合的多种分类器对测试集Samsung Galaxy S7Edge的实验结果》2020.05.26
- 《表4 不同分类器对测试集的分类性能》2020.02.01
- 《表4 原始数据测试集分类性能》2020.01.01
- 《表2 测试集分类效果表：基于不平衡数据和神经网络算法的通信光缆故障预测分析》2019.10.20
- 《表3 不同方法对测试集的分类效果》2019.11.20
- 《表4 大型网站测试集分类结果》2019.10.15
- 《表4 PaviaU测试集上几种不同的方法分类精度》2019.09.15
- 《表4 各类目标检测模型在COCO数据集与测试视频上的检测效果平均值》2019.07.01
- 《表4 6种不平衡数据集下运用各类算法分类的效果》2019.07.01
- 《表2 测试集与训练集分类》2019.07.20
- 《表4 3种线性模型在测试集上的辨识效果》2019.01.10
- 《表4 SVC和AB-SVC分类器测试集的10折交叉验证精确率、召回率和f1得分的矩阵》2019.04.01
- 《表1 训练集和测试集样本分类》2019.02.01