演算法指標包括

Ⅰ 數據結構中評價演算法的兩個重要指標是什麼

數據結構中評價演算法的兩個重要指標是時間復雜度和空間復雜度。

同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。

1、時間復雜度：

演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。

2、空間復雜度：

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

(1)演算法指標包括擴展閱讀：

評估演算法效率的方法：

1、事後統計方法

這種方法主要是通過設計好的測試程序和數據，利用計算機計時器對不同演算法編制的程序的運行時間進行比較，從而確定演算法效率的高低。

2、事前分析估算方法

在計算機程序編寫前，依據統計方法對演算法進行估算。經過總結，可以發現一個高級語言編寫的程序在計算機上運行時所消耗的時間取決於下列因素：演算法採用的策略、編譯產生的代碼質量、問題的輸入規模、機器執行指令的速度。

參考資料來源：網路-演算法

Ⅱ 評價演算法優劣的指標包括演算法的什麼

1、時間復雜度

演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。

2、空間復雜度

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

3、正確性

演算法的正確性是評價一個演算法優劣的最重要的標准。

4、可讀性

演算法的可讀性是指一個演算法可供人們閱讀的容易程度。

5、健壯性

健壯性是指一個演算法對不合理數據輸入的反應能力和處理能力，也稱為容錯性。

Ⅲ 演算法指什麼，演算法設計有什麼指標

通俗講就是解決問題的方法，用到計算機里，一般指程序設計中用到演算法比較多。也是考研的時候計算機系的一個重點。
演算法是在有限步驟內求解某一問題所使用的一組定義明確的規則。通俗點說，就是計算機解題的過程。在這個過程中，無論是形成解題思路還是編寫程序，都是在實施某種演算法。前者是推理實現的演算法，後者是操作實現的演算法。

一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：

有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；
確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；
輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況；
輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
可行性： 演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
http://www.cqzxzx.cn/it/noi/shuanfa/001.htm

Ⅳ 多分類演算法的評估指標

在以往的分類問題求解當中，我們遇到的問題多為二分類問題，我們常用的評估指標有accuracy, precision, recall_score, f1-score, roc_auc_score等。但是在實際生活中，多分類問題也是大量存在的。這一小節，我們就詳細的說明一下多分類問題的評估指標。

我們先來看一下sklearn庫中的二分類的評估指標，以recall_score為例。在recall_score方法中，有一個很重要的參數'average'，它的默認值為'binary'。當在默認參數的情況，該評估方法只能求解二分類問題，如果將該評估方法用於多分類問題，則系統會報錯。但'average'同時也向我們提供了其他四個用於解決多分類的問題的參數'micro','macro','weighted','samples'。下面我們以鳶尾花數據集為例來對這四個參數進行逐一說明。
[sklearn.metrics.recall_score](' https://scikit-learn.org/stable/moles/generated/sklearn.metrics.recall_score.html
')

我們以recall_score的計算為例，recall_score的計算公式如下：

為了計算recall_score，我們必須先計算出TP,FN值。我們採用sklearn中的混淆矩陣來計算TP,FN值。

該分類問題的混淆矩陣如下，列為真實類別，行為預測類別：

混淆矩陣（confusion matrix）說明：
TP(True positive)：把正例正確地預測為了正例，如把類別0預測為0的個數有16個。
FN(False negative)：把正例錯誤地預測為了負列，如把類別1預測為2的個數有5個。
FP(False positive)：把負例錯誤地預測為了正例，假設0為正例，錯誤地把1,2預測為0就是FP。
TN(True negative)：把負例正確地預測為了負例，假設0為正例，1,2為負例，正確地把1,2預測為1,2就是TN。
對於混淆矩陣，可以這樣理解。第一個字母T/F，表示預測的正確與否；第二個字母P/N，表示預測的結果為正例或者負例。如TP就表示預測對了，預測的結果是正例，那它的意思就是把正例預測為了正例。

Micro：把所有類匯總在一起計算出最終recall值，其計算公式如下：

在使用Micro參數時，其recall_score = (16+13+11)/(16+13+11+5) = 0.89。
使用sklearn.metrics方法計算：

從上述計算結果可以看出，兩者的計算結果是一致的，均為0.89。

Macro：分別計算出每一類的recall值，再取算數平均值，其計算公式如下：

在使用Macro參數時，其recall_score = [16/(16+0+0) + 13/(0+13+5) + 11/(11+0+0)] * 1/3 = 0.91
使用sklearn.metrics方法計算：

從上述計算結果可以看出，macro參數下的recall值為0.91。

Weighted：分別計算每一類的recall值，再乘以各自的權重，然後求和，其計算公式如下：

計算各類的權重：

在使用weighted參數時，其recall_score = 16/(16+0+0) * 0.356 + 13/(0+13+5) * 0.4 + 11/(11+0+0) * 0.244 = 0.89
使用sklearn.metrics方法計算：

從上述計算結果可以看出，weighted參數下的recall值為0.89。

samples應用於多標簽的分類問題，每一個樣本擁有一個以上的標簽。如一個感染病毒性肺炎的患者，就可以說他既屬於病毒性肺炎患者這一類，也可以說他屬於肺炎患者類。

小結：
1.對於多分類演算法的評估，我們需要將sklearn.metrics.recall_score中的'average'參數修改為'micro'或'macro'或者'weighted'。
2.在這個例子當中，我們以recall來舉例，像其他的評估指標precision, roc_auc_score, f1-score都是採用同樣的方法。

文章參考：
[1]. https://zhuanlan.hu.com/p/59862986

Ⅳ 演算法的評價指標包括什麼

一、企業網站評價原則
1、企業網站評價的動態性：由於企業網站本身是一個動態交互的信息平台，因此其評價體系就應當從動態角度出發。
2、企業網站評價的差異性：由於不同行業、不同企業、不同發展階段，其評價標準是不同的。因此在具體的評價過程中，也應當視具體情況具體分析。
3、企業網站評價的整體性：由於企業網站本身的原因，決定了在評價標准中既有可以量化的標准，又有不可量化的標准。因此在評價中，應當遵從整體性的原則。

二、企業網站評價的指標體系
（一）整體評價
1、域名和URL：域名是Internet上的一個伺服器或一個網路系統的名字，在Internet上，沒有同樣的域名，因此，域名具有唯一性。域名是由英文26個字母和10個阿拉伯數字以及橫杠"－"（減號）組成。URL——（Universal Resource Locator）通用資源定位器。一個恰當、精煉的域名對於網站的發展是十分重要的。同時，獨立域名是十分重要的一項指標。

2、鏈接有效性：在企業網站中，鏈接有效性佔有及其重要的地位。無效鏈接會直接影響用戶對網站本身的信任度。在指標評價過程中，鏈接的完備性是也一項十分重要的指標。

3、下載時間：調查顯示，一個網頁的打開時間超過20秒會引起瀏覽者的厭惡感。中國在2002年以撥號方式上網的計算機為1480萬台，占總上網計算機的71% 。因此在實際的評價中，網頁的載入速度應當以撥號方式來進行測評；同時為了簡化評價復雜程度，在實測的過程中，僅考慮首頁的下載時間。

4、網站認證：作為一個合法的企業網站，不僅應當提供工商認證，同時還要提供CA認證。對於某些特定行業，還應該提供各種相應認證。

5、符合網路倫理：所謂網路倫理，是Internet上一種特有的商業道德——即充分尊重用戶的個人意願和個人隱私，對用戶不能有任何的強迫行為。如不首先發送商業信息，不經過授權的修改、公布訪問者的個人資料和信息，或對用戶訪問提出要求和條件。

6、聯系方式：在首頁和網站的各個鏈接上，都需要體統十分詳盡的聯系方式。不但要提供電子郵件、電話、傳真；還要提供公司地址、郵編以及聯系人姓名。

7、更新：網站提供內容和頁面設計的不斷更新；以提高網站的信任度。更為重要的是，最好應當註明網站的最後一次更新時間。

（二）網站設計
1、風格與布局：網站內的所有頁面應當遵從統一的風格。包括統一色彩、統一主題、統一語氣和人稱、統一圖片效果。同時在頁面布局方面，應當加強視覺效果，加強文案的可視性和可讀性。

2、美工與字體：網頁色彩應當均衡，要突現可讀性；同時切忌將所有顏色都用到，一般要求色彩要控制在3種以內。由於中國大陸漢字系統採用GB編碼方式，而台灣地區漢字採用BIG5編碼，而歐美用戶則沒有安裝任何支持漢字的系統；鑒於此，定位於國際性質的網站應當針對不同的目標訪問者，設計不同的字體或語言。

3、動畫與聲音：在頁面上應該慎用動畫和聲音，更不能濫用。因為一方面會影響下載速度，另一方面可能會招致用戶的厭惡和抵觸情緒。

（三）內容提供
1、有用信息
（1） 網站的長期發展是取決於能否長期為訪問者提供有用的信息，這個也是網站自身發展的需要。
（2） 准確性：信息資源與數據是否切實可信。如果涉及一些關於信息來源與知識產權的信息，要註明出處與來源。

2、交互性內容
（1） 提供雙向交流：網站雙向交流的欄目不需要很多，但是作為一個企業網站來說，應當設立如，論壇、留言版、郵件列表之類的欄目；以供瀏覽者留下他們的信息。有調查表明，提供雙向交流站點較簡單地留下一個E-mail地址更有親和力。
（2） FAQ』s：Frequently Asked Questions——常見問題解答；因為企業網站經常收到用戶關於某一方面問題的來信，，應當設立一個常見問題解答，既方面訪問者，也可以節約網站時間和成本。
3、內容頁面長度：網頁內容頁面的長度以不超過3個屏幕高度為佳，因此將篇幅過長的文檔分隔成數篇較小的頁面，可以增加網站的親和力；如果基於特殊理由，應在長頁面上加上一些書簽，以使用戶快速查詢。

（四）網站推廣與其他
1、搜索引擎中的排名：Meta的使用，Meta標簽是紀錄當前頁面信息的元素，如字元解碼、作者、版權、關鍵字等。Meta標簽也提供該伺服器信息，如有效日期和刷新頻率。正是基於Meta的功能，搜索引擎可以自動找到WEB上的信息。
2、適當的關鍵詞：用戶很大程度上搜索目標信息和企業網站習慣於通過搜索引擎。所以一些具有戰略性的關鍵詞是十分重要的

3、其他網站提供的交換鏈接的數量

4、兼容性問題：
（1） 顯示兼容：在800*600、1024*768……解析度條件下能夠顯示正常。
（2） 操作系統兼容：在WINDOWS9.X/ME/NT/2000/XP/2003、Linux、Mac等操作系統中運行正常。
（3） 瀏覽器兼容：在IE（1—6）、Netscape（1—6）、Opera（1—7）等瀏覽器中運行正常。

5、網站服務：
（1） E-mail的自動回復（即時）、E-mail的人工回復（24小時）包括節假日
（2） 電話和傳真回復
（3） 800免費電話的提供
（4） 客戶資料的保留和挖掘

三、企業網站的綜合評價指標體系
企業網站的多指標綜合評價應當包括3方面的內容：一是綜合評價指標體系及其評價標準的建立，這是整個評價工作的前提；二是用定性或定量的方法確定各指標的具體數值，即指標評價值；三是各評價值的綜合，包括綜合演算法和權重的確定、總評價值的計算等。

Ⅵ 演算法的評價指標包括正確性、可讀性、（）、時間復雜性、空間復雜性等

健壯性
演算法的評價指標包括正確性、可讀性、健壯性、時間復雜性、空間復雜性等

Ⅶ 評價演算法的四個標準是什麼

評價演算法的四個標准：

1.正確性

能正確地實現預定的功能，滿足具體問題的需要。處理數據使用的演算法是否得當，能不能得到預想的結果。

2.易讀性

易於閱讀、理解和交流，便於調試、修改和擴充。寫出的演算法，能不能讓別人看明白，能不能讓別人明白演算法的邏輯？如果通俗易懂，在系統調試和修改或者功能擴充的時候，使系統維護更為便捷。

3.健壯性

輸入非法數據，演算法也能適當地做出反應後進行處理，不會產生預料不到的運行結果。數據的形式多種多樣，演算法可能面臨著接受各種各樣的數據，當演算法接收到不適合演算法處理的數據，演算法本身該如何處理呢？如果演算法能夠處理異常數據，處理能力越強，健壯性越好。

4.時空性

演算法的時空性是該演算法的時間性能和空間性能。主要是說演算法在執行過程中的時間長短和空間佔用多少問題。

演算法處理數據過程中，不同的演算法耗費的時間和內存空間是不同的。

(7)演算法指標包括擴展閱讀：

演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，它是指令的有限序列，其中每一條指令表示一個或多個操作。此外，一個演算法還具有下列5個重要的特性。

（1）、有窮性

一個演算法必須總是（對任何合法的輸入值）在執行有窮步之後結束，且每一步都可在有窮時間內完成。

（2）、確定性

演算法中每一條指令必須有明確的含義，讀者理解時不會產生二義性。即對於相同的輸入只能得到相同的輸出。

（3）、可行性

一個演算法是可行的，即演算法中描述的操作都是可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現的。

（4）、輸入

一個演算法有零個或多個的輸入，這些輸入取自於某個特定的對象的集合。

（5）、輸出

一個演算法有一個或多個的輸出，這些輸出是同輸入有著某種特定關系的量。

Ⅷ 車牌識別演算法的性能指標都包括什麼

1.正確性
一個演算法必須正確才有存在的意義，這是最重要的指標，即不會出現卡死、崩潰、輸出亂碼等現象。
2.可讀性
客戶需要調用車牌識別演算法介面，所以，演算法介面的可讀性和易理解性也非常重要。
3.識別率
在考慮雨雪天氣、車牌有無遮擋、車牌有無傾斜、車牌有無畸變、車牌有無污損、並支持多種車牌類型、白天和夜間等情況下，車牌整體識別率還能達到99%以上，這樣的易泊車牌識別演算法才能在實際應用中發揮出它的價值。
4.識別速度
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時性的要求，例如在停車場出入口管理應用中，如果識別速度太慢，出入口不能及時的自動抬干放行車輛，就會嚴重影響車輛的正常通過。
5.內存的佔用
演算法的執行都會佔用一些內存，但如果佔用過多，可能會影響其他系統的正常運行或者降低整個系統的運行速度，所以演算法佔用內存越少越好。
6.魯棒性
魯棒性是指當演算法受到某種干擾或演算法中某些參數在小范圍內變化時，演算法得到的結果是相對穩定的。魯棒性包括兩個方面，一方面，對出現的不合理的數據或非法的操作，演算法能夠對這些問題進行檢查、糾正；另一方面，演算法能克服很多因素的影響，適應不同的環境和條件。一個具有較強魯棒性的車牌識別演算法能克服天氣變化、圖像畸變、污損等的影響，且能保持在不同運行平台和不同數據格式下的穩定性能。

Ⅸ 演算法的評價指標包括正確性、可讀性、________、時間復雜性、空間復雜性等。

A

Ⅹ 演算法的評價指標有哪些

時間復雜度和空間復雜度。

1、時間復雜度

演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。

T(n)=Ο(f(n))

因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。

2、空間復雜度

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

空間復雜度記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復雜度是O(n^2),空間復雜度是O(1) 。而一般的遞歸演算法就要有O(n)的空間復雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。

(10)演算法指標包括擴展閱讀：

演算法的方法：

1、遞推法

遞推是序列計算機中的一種常用演算法。它是按照一定的規律來計算序列中的每個項，通常是通過計算機前面的一些項來得出序列中的指定項的值。其思想是把一個復雜的龐大的計算過程轉化為簡單過程的多次重復，該演算法利用了計算機速度快和不知疲倦的機器特點。

2、遞歸法

程序調用自身的編程技巧稱為遞歸（recursion）。一個過程或函數在其定義或說明中有直接或間接調用自身的一種方法，它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算，大大地減少了程序的代碼量。遞歸的能力在於用有限的語句來定義對象的無限集合。

一般來說，遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時，遞歸前進；當邊界條件滿足時，遞歸返回。

注意：

(1) 遞歸就是在過程或函數里調用自身.

(2) 在使用遞歸策略時，必須有一個明確的遞歸結束條件，稱為遞歸出口。