《表6 数据扩充前后各指标对比》

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《DrugChecking:一种多颜色空间下毒驾检测试纸识别方法》

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对于机器学习，数据集中样本类别的数据不平衡会影响单个类别预测精度，导致模型整体性能下降．因此在数据预处理时，对原始图像数据加入高斯噪声，生成新的数据图像，以平衡数据样本类别．为了验证数据扩充前后，模型对不同样本类别及整体分类性能，本文经过一系列对比实验，得到数据扩充前后的各种模型指标如表6所示．