E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
AUC
【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维
【人工智能Ⅰ】8-回归&降维8-1模型评价指标分类任务准确率、精确率与召回率、F值、ROC-
AUC
、混淆矩阵、TPR与FPR回归任务MSE、MAE、RMSE无监督任务(聚类)兰德指数、互信息、轮廓系数回归任务的评价指标
MorleyOlsen
·
2023-11-23 04:46
人工智能
人工智能
回归
数据挖掘
降维
PCA
LDA
逻辑回归
直接从github上clone ceph 源码,编译 Ceph 的时候报错的解决方法
但是,如果从github上取ceph的源码编译,则老实遍不成功,报如下错误:Noruletomaketarget`erasure-code/jerasure/jerasure/src/c
auc
hy.c'
guzyguzyguzy
·
2023-11-22 21:11
ceph
ceph
源码
数据存储
ceph
disk
部署
git
编译
分类模型-评估指标(2):ROC曲线、
AUC
值(ROC曲线下的面积)【只能用于二分类模型的评价】【不受类别数量不平衡的影响;不受阈值取值的影响】【
AUC
的计算方式:统计所有正负样本对中的正序对】
ROC曲线、
AUC
值:解决样本不均衡时评价指标的问题。灵敏度(Sensitivity):实际为正样本预测成正样本的概率Sensitivity=TPTP+FNSensitivity=\c
u013250861
·
2023-11-22 15:07
#
NLP/文本分类
自然语言处理
语义匹配
SimNet
ROC曲线和
AUC
值
每天给你送来NLP技术干货!编辑:AI算法小喵1.ROC曲线ROC曲线全称为受试者工作特征曲线(ReceiverOperatingCharacteristic)。提到ROC曲线就要先说明一下两个概念:FPR(伪正类率),TPR(真正类率),它们都是分类任务的评测指标。1.1TPR、FPR对于一个二分类任务(假定为1表示正类,0表示负类),对于一个样本,分类的结果总共有四种:类别实际为1,被预测为0
zenRRan
·
2023-11-22 15:03
adaboost 预测马病的几率,最大
auc
取法, 测试集准确率82.09%
以机器学习中的horseColicTraining为训练样本,horseColicTest为测试样本2.实践中当迭代次数较大的时候会过拟合,故以最大训练次数40次,在训练集错误率不上升的前提下,最大的
auc
陈君豪
·
2023-11-22 15:59
ai
机器学习8:在病马数据集上进行算法比较(ROC曲线与
AUC
)
ROC曲线与
AUC
。
Blossom i
·
2023-11-22 15:56
机器学习
算法
机器学习
人工智能
小程序总结(十九)-安卓手机部分页面让小程序崩溃退出
有的人说是因为页面层级跳转太多导致的,于是我将原来的wx.navigateTo替换为wx.reL
auc
h()也没用后来我一想,这个评价页面那么多图片,是不是图片太多太大,请求太多?
自律财富自由
·
2023-11-22 11:22
分类模型的评价指标
分类模型的评价有如下几种方式:准确率精准率召回率f1-Score
auc
曲线混淆矩阵概念:在分类任务下,预测结果(PredictCondition)和真实结果(TrueCondition)之间存
浅笑_7cad
·
2023-11-22 11:12
Barrier:跨平台共享使用鼠标和键盘终极方案!
项目地址:https://github.com/deb
auc
hee/barrier项目简介:一款免费开源的小工具,实现多平台Windows、macOS、Linux下鼠标和键盘共享。真正解决跨平台
科技玩家
·
2023-11-22 07:28
Selenium自动化实现录屏的一种方法
很多云平台如S
auc
elabs等都提供了用例录像的功能。然而很遗憾selenium本身没有这种能力。除了借助三方软件
测试-八戒
·
2023-11-22 06:49
selenium
selenium
自动化
ffmpeg
[译] 解密 Airbnb 的数据流编程神器:Airflow 中的技巧和陷阱
前言Airbnb的数据工程师MaximeBe
auc
hemin激动地表示道:Airflow是一个我们正在用的工作流调度器,现在的版本已经更新到1.6.1了,并且引入了一些列调度引擎的改革。
weixin_34110749
·
2023-11-22 02:30
java
运维
大数据
什么是
AUC
?
AUC
的意义是什么?
AUC
的判断分类器优劣标准是什么?
AUC
如何计算?Python 实现
什么是
AUC
?
AUC
的意义是什么?
AUC
的判断分类器优劣标准是什么?
AUC
如何计算?Python实现
AUC
(AreaUndertheCurve)是用于评估分类模型性能的一种常用指标。
幻想世界中的绚丽色彩
·
2023-11-21 10:45
python
开发语言
Python
二元分类中的各种评价指标
truepositiverate)4.特效度(specificity)5.假正率(falsepositiverate)6.精确率、精度(Precision)7.综合评价指标F-Measure8.ROC曲线9.
AUC
Peanut_X
·
2023-11-21 00:32
机器学习
二元分类器模型评估指标
文章目录准确率精准率与召回率F1值ROC
AUC
得分sklearn操作各个指标准确率准确率顾名思义就是分类器正确分类的样本数占总体数的比例,虽然准确率可以衡量分类器的整体正确性,但是当类别在总样本中呈偏态分布是
2020重新做人
·
2023-11-21 00:01
机器学习
评估指标
分类
F1值
ROC
AUC
二元分类效果评估方法
precision)和召回率(recall)三项指标,以及综合评价指标(F1measure),ROCAU值(ReceiverOperatingCharacteristicROC,AreaUnderCurve,
AUC
weixin_30455661
·
2023-11-21 00:30
人工智能
python
精确率、召回率、F1值、ROC、
AUC
各自的优缺点
性能度量:为了了解模型的泛化能力,需要一个指标来衡量,这就是它的意义。主要讨论与分类有关的一些指标:1.混淆矩阵:可以这么理解:s1,先看预测结果(P/N);s2,再根据实际表现对比预测结果,给出判断结果(T/F)。TP:预测为1,预测正确,即实际为1;FP:预测为1,预测错误,即实际为0;TN:预测为0,预测正确,即实际为0;FN:预测为0,预测错误,即实际为1.2.准确率指预测正确的结果占总样
Main_阿闪
·
2023-11-21 00:28
python
二元分类模型评估方法
文章目录前言一、混淆矩阵二、准确率三、精确率&召回率四、F1分数五、ROC曲线六、
AUC
(曲线下面积)七、P-R曲线类别不平衡问题中如何选择PR与ROC八、Python实现代码混淆矩阵、命中率、覆盖率、
weixin_50304531
·
2023-11-21 00:58
数据挖掘理论
python
模型代码
分类
机器学习
人工智能
芝麻酸奶烤茄子
Theeggplantisalsogreatgrilled.Theyogurts
auc
eismyversionoftahini.茄子也很适合烧烤,酸奶芝麻酱是我喜欢的版本。
阿咪少女
·
2023-11-20 21:45
2019-08-26工作进展
上周五工作:使用品类关键词来进行dssm网络负样本的采样,在新的训练集上进行dssm网络的训练,inference效果:acc:0.699
auc
:0.703precision:0.941;对文章GatedAttentive-AutoencoderforContent-AwareRecommendation
Songger
·
2023-11-20 01:10
大数据研发工程师面试
文章目录面试1.
AUC
,ROC,准确率与召回率都是怎么计算的?2.数据清洗是如何清洗的,要做哪些清洗的工作?3.什么是数据的完整性?4.数仓是怎么设计的?
ChlinRei
·
2023-11-20 01:43
面试
大数据
面试
职场和发展
生信学习之通路富集二(通路打分)
生信学习之通路富集二(通路打分):生信学习之通路富集一(GO分析)对富集通路打分:
AUC
打分代码。
coffeeii
·
2023-11-19 15:15
学习
数据分析
Python学习笔记9——基于iris数据集的决策树分类算法实战
目录1.数据集2.数据预处理3.构建模型4.模型测试&效果评估4.1准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵4.2学习曲线4.3ROC曲线、
AUC
值5.总结6.附录代码1.数据集本次采用sklearn自带的
制了个了个杖
·
2023-11-19 06:16
Python学习笔记
python
机器学习
数据挖掘
马尔可夫不等式、切比雪夫不等式、柯西-施瓦茨不等式
有证明:原式可化为注意到,因为X非负,右边二、切比雪夫不等式(Chebyshev)切比雪夫不等式描述的是随机变量距期望相对位置偏离的概率上限证明:记右边注意到,在中,,因此有三、柯西-施瓦茨不等式(C
auc
hy-Schwarz
antiemperor
·
2023-11-16 10:56
概率论
不等式
统计学
马尔科夫
切比雪夫
切比雪夫不等式例题讲解_「高中数学」柯西不等式,最全解析,高考必备,搞定最后十分...
知识无价,关注点赞柯西(C
auc
hy,Augustin-Louis,1789-1857)是法国数学家、力学家。27岁成为巴黎综合工科学校教授,并当选为法国科学院院士.他的一生获得了多项重要的成果。
weixin_39518530
·
2023-11-16 10:25
切比雪夫不等式例题讲解
2022搭建Hexo+NexT博客教程
本教程的操作截图是win11的,但操作和win10没有什么区别要能顺利搭建博客,需要你有打开谷歌的能力(懂的都懂)安装Git1.下载Git蓝奏云下载链接:https://plutolog.lanzouw.com/i
AuC
Uzj8ahe
plutoo123
·
2023-11-15 18:49
网站博客
git
hexo
神经网络常见评价指标AUROC(
AUC
-ROC)、AUPR(
AUC
-PR)
神经网络的性能可以通过多个评价指标进行衡量,具体选择哪些指标取决于任务的性质。以下是神经网络中常见的评价指标:准确性(Accuracy):准确性是最常见的分类任务评价指标,表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。但在某些不平衡类别的情况下,准确性可能不是一个很好的指标。精确度(Precision):精确度是指在所有被模型预测为正例的样本中,实际为正例的比例。精确度关注的是模型预测为正例的准确性。
温柔的行子
·
2023-11-15 17:49
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习经典方法思想
在每个章节对应的末尾目录1绪论2模型评估和选择留出法(ps:留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和
AUC
ZJH'blog
·
2023-11-15 17:47
机器学习
算法
ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
1.问题描述在jupyterlab的编程环境中,我在引用scikit-learn的时候(fromsklearn.metricsimportroc_
auc
_score,roc_curve),报了以下的错误
房东丢的猫
·
2023-11-15 07:22
Python
bug
python
jupyter
ImportError
scikit-learn
字节跳动AI Lab总监王长虎被曝离职!
今年1月字节跳动内部职位调动,王长虎转任字节跳动的视觉技术负责人,负责抖音、火山、f
auc
e、今日头条
Amusi(CVer)
·
2023-11-13 10:23
人工智能
机器学习
计算机视觉
opencv
微软
一篇文章真正讲懂模型评估指标(准确率,召回率,精确率,roc曲线,
AUC
值)
背景:最近在做一些数据分析的比赛的时候遇到了一些头疼的问题,就是我们如何评估一个模型的好坏呢?准确率,召回率,精确率,roc曲线,roc值等等,但是模型评估的时候用哪个指标呢,在此出一篇文章仔细说一说吧,希望大家看完能有收获!模型评估我们先从会混淆矩阵说起。这个是一个二分类混淆矩阵,也是我们真实值和预测值的对应关系.TrueFalse代表真实值和预测值是否相同。TruePositive(TP):真
acmakb
·
2023-11-12 23:00
数据分析
机器学习
数据分析
python
其实书童是一个集算法、实践、论文以及Transformer于一身的公号(往期索引大全)...
今天给大家推荐一个好朋友Ch
auc
erG,不仅有趣也具有非常强的执行力,独自创立和运营了【集智书童】公众号;【集智书童】从最开始的机器学习与深度学习基础开始记起,为刚刚入门人工智能的小伙伴提供理论基础;
人工智能与算法学习
·
2023-11-12 22:49
算法
计算机视觉
人工智能
深度学习
神经网络
微软宣布称Windows 再不会偷偷下载更新文件,真的吗?
这件事引发了大量的不满,一些按照流量计费和宽带不给力的用户怨言极为严重,其中德国用户把此事闹上了当地的消费者保护委员会(Verbr
auc
herschutz)。
csdn_linuxprobe
·
2023-11-12 21:30
windows
基于FANUC工业机器人的坐标系转换、多视角拼接与三维重建
机械臂:FAN
AUC
相机:梅卡曼德技术方案:使用相机外参、机械臂位姿进行坐标系转换,将不同视角点云坐标系都转换到机器人基座(基于ICP或深度学习的点云匹配也可以实现类似效果,但实际应用鲁棒性不够,对视角间点云的重叠度要求较高或是难以获取相似度高的大量训练数据
阿航626
·
2023-11-12 04:57
open3d
三维视觉
三维重建
多视角拼接
转换矩阵
定角旋转
欧拉角旋转
正负样本不均衡会带来的问题以及使用
auc
评估模型,focal lossfunction解决问题
auc
和focalloss1.准确率无法作为评判模型好坏的标准1.1
auc
和mAP的区别1.2roc画图步骤以及
auc
的计算方法1.3为什么求roc和x轴的面积1.4
auc
计算2.对参数的影响主要是由正负样本数目多的一方决定
武凯的博客
·
2023-11-11 22:44
德语动词前缀,柯桥零基础成人德语培训
可分动词前缀ein-01表示“由外向内的运动,进来,进入”(1)ein/führen①插入,导入einenSchl
auc
hindenMageneinführen将软管插进胃里②引入,引导,使熟悉IchwerdeSieinIhreneueArbeiteinführen
HC18757519765
·
2023-11-11 15:41
学习
笔记
SPSS两变量相关性分析
Pearsoncorrelationcoefficient),但还有斯皮尔曼等级相关系数(Spearman’srankcorrelationcoefficient)和肯德尔等级相关系数(Kendall’st
auc
oefficie
抱抱宝
·
2023-11-11 07:10
数据分析
概率论
MPSO-WPA
MPSO-WPA算法DCAPmeans’discretizedC
auc
hy’sargumentprinciple’辅助信息作者未提供代码
宇来风满楼
·
2023-11-10 20:40
算法
高等数学教材啃书汇总重难点(三)微分中值定理与导数的应用
而洛必达和泰勒展开则是方法论的天花板难度,虽然对于小题的考察难度较低,整体上仍需重点复习首先是考研大纲包含的内容:1.理解并会用罗尔(Rolle)定理、拉格朗日(Lagrange)中值定理和泰勒(Taylor)定理,了解并会用柯西(C
auc
hy
郝YH是人间理想
·
2023-11-10 13:49
高等数学
笔记
考研
把多个ROC曲线画在一张图上
1画一个ROC曲线fromsklearn.metricsimportroc_curve,
auc
importmatplotlib.pyplotasplt#这里设置lable里真是1
wenying_44323744
·
2023-11-10 09:51
大数据
深度学习
人工智能
神经网络
使用vscode + lldb + codelldb调试可执行程序
主要是l
auc
h.json的编写//filename:l
auc
h.json{//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattributes.
etcix
·
2023-11-08 02:39
调试
vscode
ide
编辑器
Java + testng +maven + appium for IOS 自动化测试
1背景介绍为了在自动化测试中节省时间节省真机的成本,而且更高效的覆盖所有的iOS版本,避免兼容性问题和实现全面自动化测试,我采用s
auc
elabs(s
auc
elabs.com)平台提供的虚拟设备。
程序员小濠
·
2023-11-06 00:41
软件测试
自动化测试
技术分享
测试工程师
自动化测试
软件测试
测试工具
auc
_.cpp:2:10: fatal error: 'omp.h' file not found
报错如下:
auc
_.cpp:2:10:fatalerror:'omp.h'filenotfound解决方法:brewinstalllibomp
PriscillaBai
·
2023-11-04 21:02
如何测试Web网页的兼容性测试?
进行web网页的兼容性测试时,可以遵循以下步骤:1.选择测试工具:使用各种兼容性测试工具,例如BrowserStack、CrossBrowserTesting、S
auc
eLabs等,来测试不同浏览器和设备上的网页兼容性
程序员小雷
·
2023-11-04 12:11
压力测试
测试工具
测试用例
功能测试
单元测试
selenium
postman
分类模型的评价指标
评价指标:1、准确率2、精准率3、召回率4、f1-Score5、
auc
曲线在了解评价指标在hi前,首先需要了解一种叫做混淆矩阵的东西混淆矩阵:真正例TP:本来正确的,分类到正确的类型伪正例FP:本来是错误的
qq_38404903
·
2023-11-03 19:53
分类
机器学习
人工智能
2019-01-23
FiertéJ'aibientravailléaujourd'hui,entraitantbe
auc
oupdeprojetssimultanément.MerciLatoléranceetbienveillancedemonchef
自制荔枝汁
·
2023-11-03 13:04
科技金融应用:欺诈风险识别
10060importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportroc_
auc
_score
2018_XWJ
·
2023-11-03 13:46
机器学习
机器学习
R语言-学习笔记
文章目录概率函数描述性统计函数频数统计函数独立性检验函数相关性分析相关性检验R语言绘图实战回归多元回归方差分析概率函数betaBeta分布binomial二项分布C
auc
hy柯西分布chi-squared
wenpuhua2
·
2023-11-02 13:26
Spoken English Abroad 30 点菜服务
B.I'dliketotrysomeChinesefoodthistime.A.Howaboutpokebraisedwithbrowns
auc
e?
小美爱吃虾
·
2023-11-01 21:41
用androidstudio编写第一个xposed模块
参考链接:https://blog.csdn.net/mrgl
auc
usss/article/details/50963542配置准备工作我的as版本是3.1的。
乱逃
·
2023-11-01 19:02
数据分析师笔试题1-常见聚类算法
来源:小红书笔试-牛客网一、算法基础1
auc
与roc
AUC
:分类中一个正例,一个负例。预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性就是
auc
。绘制ROC曲线,ROC曲线下面的面积就是
AUC
的值。
粉红狐狸_dhf
·
2023-11-01 11:22
上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他