《表5：分类体型模型准确度》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
对扁体类神经网络模型分区调整后，当训练分区为85%，测试分区为15%时，模型训练准确度和测试准确度均达到100.0%。选择此模型作为最终的扁体类神经网络体型判别模型。
| 图表编号 | XD00152688200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.07.25 |
| 作者 | 李健、余佳佳 |
| 绘制单位 | 北京服装学院服装艺术与工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表5 因子权重值：基于三维人体数据的青年男性下肢体型分类》2020.10.01
- 《表3：青年男子体型分类：青年男子号型合身度评价模型建立》2020.09.25
- 《表5 总方差解释表：江南地区成年男性体型特征及下半身体型分类研究》2021.02.01
- 《表5 模型摘要：正侧面形态特征驱动的青年女性腰腹臀体型分类》2020.10.20
- 《表1 线性回归结果：东北女青年下身体型分类及数学模型建立》2020.12.01
- 《表6 可靠性统计：东北女青年下身体型分类及数学模型建立》2020.12.01
- 《表5 不同分类模型准确率》2020.10.25
- 《表5 模型准确率：基于SVM事故分类的连环追尾事故影响因素分析》2020.04.28
- 《表5 使用不同特征时XGB算法下的二元分类模型的准确率》2020.05.01
- 《表3：全体型模型准确度：基于类神经网络的青年女性体型判别》2020.07.25
- 《表5 不同序列模型的分类准确率》2020.09.15
- 《表5 不同主题数据集分类模型准确率》2020.03.25
- 《表5 情感分类数据集上不同模型准确率及F1值对比》2020.04.24
- 《表5 ANN分类模型准确率》2019.10.20
- 《表6 MLLR分类模型在5类标签上的分类准确率》2019.12.01
- 《表5 实验二（微博用户文本数据）不同模型的分类准确率》2020.01.10
- 《表5 不同模型的疾病分类准确度》2019.06.01
- 《表5 组合网络模型与单一分类方法准确率比较》2019.05.10
- 《表5 峰高和峰面积模型5类样本分类准确率》2019.05.10
- 《表5 聚类后数据：赣南地区妊娠晚期女性的体型分类研究》2018.11.25