Detection用のF値を算出してみる。Detection用のF値を算出してみる。Detection用のF値をpythonで算出する方法をお伝えしていこうと思います。本記事はpython実践講座シリーズの内容になります。その他の記事は,こちらの「Python入門講座/実践講座まとめ」をご覧ください。9.リスト...コーディングに関して未熟な部分がたくさんあると思いますので,もし何かお気づきの方は教えていただけると幸いです。誤りについてもご指摘していただけると非常に助かります。Detection用のF値を算出してみよう。流れF値の基本的な説明は,こちらの記事(「【超初心者向け】F値のくどい解説とPythonでの実装例。Detectionというのは,音楽音響信号などから所望の信号がなっている時刻を推定するタスクです。市販のCD楽曲からスネアドラムが鳴っている時刻を抽出するようなタスクです。DetectionではTNは定義されないことが多いです。信号のOnsetはフレーム長に対してスパースであるからです。STFT(短時間フーリエ変換)を施した特徴量で,例えば1フレームが10msになるようにサンプリングレートとホップ長さを調整したとすれば,3分の楽曲に対して特徴量は18000フレームという長さになります。推定結果はほどんど「0」という状況になります。DetectionでTNが定義されないことが多い所以です。図解TNは定義されないとします。\rm{FN}}\end{eqnarray}もしくは,F値は以下のようにしても算出できます。\rm{R}}\end{eqnarray}ソースコード関数部分だけを抜粋しています。入力はndarrayのバイナリとします。windowは許容誤差です。許容誤差はInputの単位に合わせる必要があります。1フレームが10msのInputを与えたとすれば,window=5で50msの許容誤差となります。ここまででTPとFPの数え上げは終了。あとはTruthを見てFNを数えるだけ。一応TPがゼロの場合に備える。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。付いている欄は必須項目です過去問解説販売中!zuka京都大学で機械学習を学んでいます。iBTの出題形式が大幅変更!新テストの注意点まとめ。Detection用のF値を算出してみる。