AUC

【GNSS原理】【差分定位】Chapter.4 GNSS定位技术分析——DGPS原理[2025年3月]

Chapter.4GNSS定位技术分析——DGPS原理作者：齐花Guyc(CAUC)文章目录Chapter.4GNSS定位技术分析——DGPS原理一、引言二、差分定位（DGPS）1.位置差分2.伪距差分

牵星术小白·2025-03-22 17:37

风控算法（一）——数据测试

AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估；（4）将各个模型的准确率和AUC

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

搜广推校招面经四十

字节-广告算法一、离线AUC涨了，但AB实验没涨，可能的原因？1.1.线上线下得样本空间不一致（SSB）线上模型使用的是实时获取的点击、曝光数据。线下使用的离线数据。这可能导致数据分布存在偏差。

Y1nhl·2025-03-08 14:22

docker 部署若依plus 异常 nacos 启动异常

具体报错百度下来就是说com.cauchohessian这个版本号不对，说什么jdk版本太高，有限制其实和这个没关系因为我有一个测试习惯，就是现在本地跑，每次跑一遍都能跑得通，但是放到线上就挂了！

攀小黑·2025-03-08 13:14

Python 机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明

机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1）错误类型2）不平衡数据集3）混淆矩阵4）考虑不确定性5）准确率-召回率曲线6）受试者工作特征（ROC）与AUC3

仙魁XAN·2025-03-06 18:38

机器学习校招面经二

快手机器学习算法一、AUC（AreaUndertheROCCurve）怎么计算？AUC接近1可能的原因是什么？

Y1nhl·2025-03-06 01:46

python画出roc曲线 auc计算逻辑_Python画ROC曲线和AUC值计算

前言ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier)的优劣。

路过炊烟·2025-02-28 07:19

【Python-ML】SKlearn库性能指标ROC-AUC

#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2018年1月19日@author:Jason.F@summary:ROC(receiveroperatorcharacteristic，基于模型真正率和假正率等性能指标评估分类模型'''importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.cros

fjssharpsword·2025-02-28 06:44

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

文章目录sklearnROC曲线与AUC指标1.什么是ROC曲线与AUC？

人才程序员·2025-02-28 06:11

BCT计算图论属性

本文翻译了BCT官网给出的一些指导，同时包含本人在计算图论属性过程中的一些思考目前看到的教程中，大部分都只用一个确定的稀疏度来计算图论属性我更倾向于gretna那种采用稀疏度序列来计算AUC曲线下面积衡量不同稀疏度下组间差异的方法大部分图论属性都与网络稀疏度取值相关

皎皎如月明·2025-02-28 04:02

【Spring Boot 实现 PDF 导出】

以下是四种常见的方式：iText、ApachePDFBox、JasperReports和Thymeleaf+FlyingSaucer。我将详细对比这些方法，并提供相应的代码示例。

web14786210723·2025-02-19 07:30

25 架构能力

——杰弗里・乔叟（GeoffreyChaucer）如果软件架构值得去做，那肯定值得做好。大多数关于架构的文献都集中在技术方面。这并不奇怪，因为它是一门深奥的技术

susemm·2025-02-17 15:33

AUC完全总结：定义、手撕计算代码、优缺点

ROC曲线二分类混淆矩阵如下：真实情况label=1真实情况label=0预测情况label=1TPFP预测情况label=0FNTN假阳率（FalsePositiveRate）FPR=FP/(FP+TN)，即在所有真实的负样本中，预测结果为正的比例，越小越好真阳率（TruePositiveRate）TPR=TP/(TP+FN)，即在所有真实的正样本中，预测结果为正的比例，越大越好ROC曲线通过选

zs1996_·2025-02-12 08:54

撰写文献必用的评价指标之普通表格

深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计，其中可以包含各种模型，后面对应各种评价指标（AUC

小辉同志·2025-02-08 20:37

YAMAHA 钢琴型号与年代对应表

YAMAHA不同时代对应的编号和主要型号发行年制造编号主要系列型号1946~400001002003001954~50000U1aU1bU1cU3a1959~90000100Du2aucbu3bu3cu3D1965

fdtsaid·2025-02-07 14:43

单细胞-第五节多样本数据分析,打分R包AUCell

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\3.AUCell.Rmd1.基因rm(list=ls())load("g.Rdata")2.AUCellhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov

遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

柯西辐角定理（Cauchy Argument Principle）及其可视化

CauchyArgumentPrinciple（柯西辐角定理）定义CauchyArgumentPrinciple是复分析中的一个重要原理，它描述了一个全纯函数（meromorphicfunction）在一个闭合路径内的零点与极点的关系

爱代码的小黄人·2025-01-31 06:54

R数据分析：多分类问题预测模型的ROC做法及解释

有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评估指标

公众号Codewar原创作者·2025-01-23 23:11

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC

生信学习者1·2025-01-22 17:21

异常检测的评价指标：ROCAUC等【tips】

准确率Precision&召回率Recallfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curveprecision,recall,thresholds=precision_recall_curve(gt_mask.flatten(),scores.flatten())混淆矩阵：实际预测正负正TP（真正类）FN（假负类）负FP（假正类）TN（真负类）prec

太简单了·2025-01-21 23:29

[2025分类&时序异常检测指标R-AUC与VUS]

梳理了一下分类中常见的指标，这些指标与时序异常检测中新提出的A-RUC与VUS之间的关系真正例(TruePositive,TP):被正确识别为正样本的数量。真负例(TrueNegative,TN):被正确识别为负样本的数量。假正例(FalsePositive,FP):被错误识为正样本数量假负例(FalseNegative,FN):被错误识别为负样本数量精确度(Precision,Pr):关注所有识

沉木渡香·2025-01-21 21:47

XPER: 揭示预测性能的驱动力

除了个别预测之外，我们在本文中展示了如何使用可解释性能（XPER）方法识别任何分类或回归模型的性能指标（例如AUC,R2）的驱动因素。能够识别预测模型在统计或经济性能

AI甲子光年·2024-09-11 14:07

20.试译艾米莉·狄金森诗选第一部分生活

InebriateofairamI,Anddebaucheeofdew,Reeling,throughendlesssummerdays,Frominnsofmoltenblue.Whenlandlor

他不在这里·2024-09-10 16:01

【高效办公】三、两台电脑共享鼠标、键盘和文件，两台电脑当一个用的神操作！barrier

1.下载ubuntu: sudoaptinstallbarrierwindows: https://github.com/debauchee/barrier/releases -下载:

Op_chaos·2024-09-09 12:43

CS269I：Incentives in Computer Science 学习笔记 Lecture 16: Revenue-Maximizing Auctions（收入最大化拍卖）

Lecture16:Revenue-MaximizingAuctions（收入最大化拍卖）1RevenueMaximizationandBayesianAnalysis一直以来，我们关注的都是最大化社会福利的拍卖设计

ldc1513·2024-09-09 02:38

探索干净架构的杰作：Auctions拍卖平台实践

探索干净架构的杰作：Auctions拍卖平台实践clean-architectureExampleprojectshowingoffclean/hexagonalarchitectureconceptsinPython

芮奕滢Kirby·2024-09-09 01:03

使用 DrissionPage 和 2Captcha 处理 Turnstile 验证并获取 Faucet 签名

使用DrissionPage和2Captcha处理Turnstile验证并获取Faucet签名在这篇教程中，我们将学习如何使用DrissionPage库模拟浏览器操作获取CloudflareTurnstile

awsless·2024-08-31 07:17

IDEA集成Resin

由于公司的线上是使用的Resin,就强制我们本地调试都使用Resin,简单装了一下;官网:https://caucho.com/1.下载,解压,放到喜欢的地方;image.png2.idea安装resin

Java_xiaoman·2024-08-29 05:11

R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、使用cox模型、并添加协变量、可视化存在竞争风险情况下的生存资料多时间ROC曲线

R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、使用cox模型、并添加协变量、可视化存在竞争风险情况下的生存资料多时间ROC曲线目录R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间

statistics.insight·2024-08-28 13:22

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

以下哪个指标可用于回归树中的模型比较A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

[sklearn] 分类指标解惑

scikit-learn.org/stable/api/sklearn.metrics.htmlweighted/macro/micro/samples的区别weighted和samplesweighted这个参数在roc_auc_score

PigeonGuan·2024-08-26 18:38

Twenty Lectures on Algorithmic Game Theory 算法博弈论二十讲 Lecture 5 Revenue-Maximizing Auctions （上）

TwentyLecturesonAlgorithmicGameTheory算法博弈论二十讲Lecture5Revenue-MaximizingAuctions（上）Lecture5Revenue-MaximizingAuctions

菜菜菜菜菜菜苟·2024-08-24 04:45

经济学人-Cash in on your Picasso-1

FEWARTcollectorsareasliquidasPatrickDrahi,aFrenchtelecomsmagnate,whopurchasedSotheby’s,anauctionhouse

不会聪明·2024-03-07 15:30

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式

机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

web基础及http协议（二） apache

10Kconnections）问题nginx解决C10K问题lighttpdIIS.asp应用程序服务器tomcat.jsp应用程序服务器jetty开源的servlet容器，基于Java的web容器ResinCAUCHO

白开水~不加糖·2024-02-20 10:06

Unity ScrollRect控件，将Content中任意元素定位到viewport中心的方法

参考：uguimaxminauchor解释localPosition与anchoredPosition的转化关系UnityUGUI原理篇(三)：RectTransformRectTransform中localPosition

猪皮香蕉·2024-02-19 19:31

ROC-AUC 与 PR-AUC 的区别与联系

笑傲NLP江湖·2024-02-19 14:38

pytorch图像分类全流程(五)--图像分类算法精度评估指标

本次我们来学习图像分类算法精度的各种评估指标：precision、recall、accuracy、f1-score、AP、AUC。

已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

【JVM篇】怎么解决内存泄漏问题

这个对象就不会被垃圾回收器回收，这种情况就是内存泄漏少量的内存泄漏可以容忍，但是如果发生了持续的内存泄漏，不管有多大的内存迟早都会被消耗完，最终导致内存溢出解决内存泄漏⭐发现问题这里我们需要使用VisualVMLaucher

在下小吉.·2024-02-14 05:40

Waterfalling, Header Bidding and New Auction Dynamics

在在线广告的早期阶段，广告位的购买方式与平面广告的购买方式相同，即广告资源是以固定价格直接从publisher处购买的，通常以cost-per-mille（CPM）计费方式为基础。在20世纪90年代末和21世纪初期，出现了许多新的广告技术平台，如adnetwork，以帮助广告商在更多网站上展示广告，并允许publisher卖掉他们更多的广告位资源。然而，直到2007/2008，由于引入了实时出价（

conan酱_563e·2024-02-12 23:00

香港皇室贵族拍卖行发展历史

香港皇室贵族拍卖有限公司(HongKongroyalaristocratsauctionco.,LTD)，于西元1942年12月在香港九龙创立。

臻藏艺术·2024-02-11 15:04

Black Friday

图片发自App今天陪雯儿姐走路去沃尔玛买她看好的咖啡机，沃尔玛没啥人，连电器游戏那都稀稀拉拉的没几个人还是一大早就被抢空了，跟rideaucenter比少很多人，咖啡机雯儿姐选了又选，弃了，说颜值太丑，

二毛_286c·2024-02-11 12:27

TCGA+biomarker——C-index

ROC曲线，展示特异性和敏感性，ROC曲线下的面积被称为AUC，它介于0.5和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。2

Clariom·2024-02-10 20:14

法语写作教程 | (20) Le commentaire composé

Observezlamanièredontlescitationssontintégréesaucommentairecomposé.Trouvezquatredifférentesmanièresd’

爱做白日梦的虾皇饺小姐·2024-02-09 20:01

GDSC数据库使用（分析基因表达量与药物敏感性影响）

数据下载：不要下载rawdata细胞系注释文件：Cell-line-annotation药物注释文件：Compounds-annotationimg药物IC50以及AUC文件：GDSC1-datasetimgANOVA

期待未来·2024-02-09 11:02

sklearn—roc_curve，roc_auc_score

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.metricsimportroc_curvefromsklearn.model_selectionimportcross_val

脑子不好真君·2024-02-09 09:12

机器学习中常用的性能度量—— ROC 和 AUC

什么是泛化能力？通常我们用泛化能力来评判一个模型的好坏，通俗的说，泛化能力是指一个机器学期算法对新样本（即模型没有见过的样本）的举一反三的能力，也就是学以致用的能力。举个例子，高三的学生在高考前大量的刷各种习题，像五年高考三年模拟、三年高考五年模拟之类的，目的就是为了在高考时拿到一个好的分数，高考的题目就是新题，一般谁也没做过，平时的刷题就是为了掌握试题的规律，能够举一反三、学以致用，这样面对新的

沉住气CD·2024-02-08 12:35

步进电机驱动程序,5线

1设置，8051&ULN20032.正反转控制ucharphasecw[4]={0x08,0x04,0x02,0x01};正转，电机导通顺序D-C-B-Aucharphaseccw[4]={0x01,0x02,0x04,0x08

Kent Gu·2024-02-08 03:16

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