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机器学习——基本概念

AUC、精准度、召回率、F1值都是什么？如何计算？有什么优缺点？选择合适的模型评估指标需要结合具体的问题场景，根据不同的需求来选择不同的指标。

他不是混子QAQ·2023-06-07 11:04

俊林组合，合体成功

组名：俊林组合成员：张俊豪、李林珅热血视频：①：http://mp.weixin.qq.com/s/SA0G9VkMKF0OlGwAuCKb7g②：http://mp.weixin.qq.com/s/9wleUPo1AA2ohF5mYWkM6w

撸铁pro·2023-06-06 22:03

数据挖掘实践任务4

任务4：记录5个模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、XGBoost）关于accuracy、precision，recall和F1-score、auc值的评分表格，并画出ROC曲线。

乌和兔·2023-04-21 05:14

【机器学习】：理解分类模型评价指标AUC

(ReceiverOperatingCharacteristic)ROC曲线纵轴TPR(真正例率)和横轴FPR(假正例率)分别为对于二分类问题，预测模型会对每一个样本预测一个概率p。然后，可以选取一个阈值t，让p>t的样本预测为正，反之为负。这样一来，根据预测的结果和实际的样本标签可以把样本分为4类实际正样本实际负样本预测为正TP(真正例)FP(假正例)预测为负FN(假负例)TN(真负例)若一个学

故沉_N·2023-04-21 02:53

ML：场景实战之模型部署/测试中的疑难杂症(如Training-Serving Skew等，比如AUC指标线下上涨但线上却下降等问题)的经验总结

ML：场景实战之模型部署/测试中的疑难杂症(如Training-ServingSkew等，比如AUC指标线下上涨但线上却下降等问题)的经验总结目录一、Training-ServingSkew(训练-服务偏差

一个处女座的程序猿·2023-04-20 23:25

目标检测评价指标总结

今天我们从交并比，准确率，精度，召回率，FPR,F1-Score,PR曲线，ROC曲线，AP的值，AUC的值以及很重要的mAP指标，模型的检测速度和非极大值抑制的相关方面来学习下目标检测中的评价指标。

羋学僧·2023-04-20 23:41

算法常用功能收藏夹

1.AUC可视化绘图工具GitHub-lanpa/tensorboardX:tensorboardforpytorch(andchainer,mxnet,numpy,...)需要注意，cd到模型存储文件夹级路径下

默-言·2023-04-20 22:43

临床预测模型列线图的评估：校准曲线

从这个例子可以看出，C指数或AUC值是判断模型的区分能力的，即有多大把握预测复发率为70%，而校准曲线是看与预测

小毛竹_mxd·2023-04-20 09:33

机器学习常见评价指标

本文主要介绍一些常用的评价指标，包含：准确率(accuary)、精准率、召回率、F1值、PR曲线、ROC曲线、AUC等。在介绍这些评价指标之前，我们先来看一个简单的例子。

tianyunzqs·2023-04-20 09:59

2022-11-24 | 古代基因组揭示了青藏高原的热带牛科物种对新石器时代晚期狩猎活动盛行的贡献

●英文题目《AncientgenomesrevealtropicalbovidspeciesintheTibetanPlateaucontributedtotheprevalenceofhuntinggameuntilthelateNeolithic

千万别加香菜·2023-04-20 08:27

法国1855年五级庄-2015年克拉米伦酒庄红葡萄酒

克拉米伦酒庄ChateauClercMilon克拉米伦酒庄（ChateauClercMilon）坐落在法国波尔多的波雅克（Pauillac）产区，毗邻木桐酒庄（ChateauMoutonRothschild

胡颖涵Moriah·2023-04-20 06:05

预测模型的局部评价?

局部评价的指标：目前了解到的并可以实现的指标有三种，局部ROC曲线下面积：又有三种计算方式，pROC的partial.auc、双向AUC和整合pAUC。前两种有专门的R包可

预测模型的开发与应用研究·2023-04-20 03:45

临床决策曲线DCA如何解决预测模型的痛点

以前存在这样一个现象，一个预测模型出来，如果它的区分度（AUC）不算低，但也不够高，这样的预测模型是不是能进入临床应用？答案似乎是不能，但是又拿不准，因为区分度够不够高也没有一定的标准。

预测模型的开发与应用研究·2023-04-20 03:44

C++使用ifstream读取文件内容

[Everyonegasps.]Auctioneer:Sir,that'snotanumber.数据读取，测试。

小小码农Come on·2023-04-19 23:14

Auction Design in the Auto-bidding World系列一：面向异质目标函数广告主的拍卖机制设计...

导读：传统拍卖机制不存在了！出价产品智能化成为行业发展趋势，自动出价（Auto-bidding）已成为互联网广告主营销的主流，经典效用最大化模型（UtilityMaximizer）的假设已经不再能良好地刻画此类广告主，传统拍卖机制在Auto-bidding下的激励性质和最优性需要被重新思考。▐摘要数字广告是互联网平台的主要收入来源之一。近年来，很多广告主开始采用自动竞价（Auto-bidding）

阿里妈妈技术·2023-04-19 23:00

晨间日记

ROCAUC代价曲线Tsukinousag1.049·字数933·阅读442021-02-0217:141.ROC(ReceiverOperationCharacteristic)我们根据学习器的预测结果对样例进行排序

Tsukinousag1·2023-04-19 13:56

从Top N 问题窥探MapReduce分组前排序思想

#博学谷IT学习技术支持#关于TopN问题中的排序案例：现有美国2021-1-28号，各个县county的新冠疫情累计案例信息，包括确诊病例和死亡病例，数据格式如下所示：2021-01-28,JuneauCityandBorough

hello_java_noob_go·2023-04-19 09:24

Guass Rank(深度学习数值特征归一化方法)

minmaxnormguassrankLoss0.016690.01669AUC0.744770.74274主要的步骤如下：1.将原始数值进行排序，得到其排序特征，这里使用的是numpy.argsort

ASKED_2019·2023-04-19 03:12

机器学习-分类随机森林分析(randomForest模型构建、参数调优、特征变量筛选、模型评估和基础理论等)

2）randomForest()认识及构建分类判别模型；3）随机森林参数调优4）随机森林模型评估classificationrate、Sensitivity和specificity和ROCcurve/AUCvalue5

EcoEvoPhylo·2023-04-18 23:02

手把手教你制作R包（一）

(devtools)install.packages("roxygen2")library(roxygen2)二、创建R包2.1初始化R包基于create_package()函数初始化一个名为plotAUC

Xiaofei@IDO·2023-04-18 20:44

机器学习--算法评价指标

0,1,0,1,0,1,0]4me.precision_score(y_true,y_pred)#求精度,查准率5me.recall_score(y_true,y_pred)#求召回率，查全率ROC曲线,AUCTPR

weixin_30295091·2023-04-18 19:21

ML DL面试

details/77806273BAT机器学习面试1000题系列（第1~305题）source:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924AUC

洪森_6072·2023-04-18 16:02

英语学习0712

的枪超估价近三倍卖出TherevolverwithwhichVincentvanGoghisbelievedtohaveshothimselfsoldfor162,500euros($182,000)ataParisauctiononWednesday—nearlythre

jinhm007·2023-04-18 14:29

【数据挖掘】期末

目录前言注意数据集分析代码导入库数据预处理预测未知基因之间的致死性关系图的可视化查看不同指标下的预测结果绘制AUC曲线绘制AUPR曲线实验总结前言唉，这里是39度的羊半夜爬起来写的{{{(>_0.5:label.append

鱼树(◔◡◔)·2023-04-18 09:56

2020-08-17

FiberCeramicFerruleSpecialtyCarbonBlackAircraftAuxiliaryPowerUnit(APU)RigandOilfieldMatsFaucetFaceRecognitionSystemsElectricalDesignSoftwareFoundryBinderOutsourcedSemiconductorAssemblyandTest

安兮安兮·2023-04-18 09:57

「每日一题」面试官问你对Promise的理解？可能是需要你能手动实现各个特性

关注「松宝写代码」，精选好文，每日一题时间永远是自己的每分每秒也都是为自己的将来铺垫和增值作者：saucxs｜songEagle来源：原创一、前言2020.12.23日刚立的flag，每日一题，题目类型不限制

程新松·2023-04-18 04:25

普罗旺斯泉水小镇，在青山绿水环抱中，享受心灵平静

文/流浪阿紫以泉水著称的沃克吕兹泉水小镇（FontainedeVaucluse）是个值得一游的小镇，这个小镇不大，居民也不多，但是这里拥有法国最大的天然泉水，世界排名第5位。

流浪阿紫·2023-04-18 02:09

记录一下支付宝小程序的坑

如果前面打开过小程序，触发了onlauch事件，从卡包跳转的时候，只是进入这个页面，不会触发onlaunch事件了。（其实这个没问题）主要是开发过程中，我们要去找个页面就开始通过扫码打开。

AAA前端·2023-04-18 01:41

模型评价指标（CTR）

最近项目在做点击率预估（CTR）建模，建模过程中一直使用AUC作为评估指标。

zstu_翊·2023-04-17 11:50

【kernel exploit】CVE-2022-2639 openvswitch模块kmalloc-0x10000堆溢出利用（pipe_buffer任意文件写技术）

测试版本：Linux-5.17.4exploit及测试环境下载地址—https://github.com/bsauce/kernel-exploit-factory编译选项：CONFIG_OPENVSWITCH

bsauce·2023-04-17 09:18

【kernel exploit】CVE-2022-25636 nftables OOB 写堆指针漏洞利用

Ubuntu21.10内核版本5.13.0-30中测试，成功率40%，由于用到msg_msg对象，所以只能用5.14以前的内核版本进行测试）exploit及测试环境下载地址—https://github.com/bsauce

bsauce·2023-04-17 09:18

【Exploit trick】利用poll_list对象构造kmalloc-32任意释放 (corCTF 2022-CoRJail)

源码文件下载：https://github.com/bsauce/CTF漏洞分析：kmalloc-4096中的off-by-one漏洞，溢出写入一个NULL字节。

bsauce·2023-04-17 09:48

【bsauce读论文】PSPRAY-基于时序侧信道的Linux内核堆利用技术

会议：USENIXSecurity’23作者：来自SeoulNationalUniversity的YoochanLee、ByoungyoungLee等人。主要内容：由于Linux内核的堆分配器SLUB开启的freelist随机化保护，所以堆相关的内核漏洞利用成功率较低（平均为56.1%）。本文提出PSPRAY，采用基于时序侧信道的利用技术来提高OOB/UAF/DF漏洞的利用成功率，成功率从56.1

bsauce·2023-04-17 09:15

母亲节餐单

主菜提前准备意式青酱pestosauce罗勒叶100g松仁50g榛子10g腰果10g海盐10g蒜两片柠檬皮屑少量干酪屑70g蒜去皮，冷水入锅，沸腾即捞出，再把罗勒叶放入沸水3-5秒捞出沥干在石臼里放入海盐

Rock_6f0f·2023-04-17 04:59

pytorch进阶学习（七）：神经网络模型验证过程中混淆矩阵、召回率、精准率、ROC曲线等指标的绘制与代码

_哔哩哔哩_bilibili混淆矩阵的概念_GIS_JH的博客-CSDN博客机器学习中的混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1，ROC/AUC，AP/MAP_混淆矩阵准确率预测精度召回率_胤风的博客-CSDN

好喜欢吃红柚子·2023-04-16 20:55

【最全的】分类算法的性能度量指标

Accuracy）、错误率（ErrorRate）、精准率（Precision）和召回率（Recall）、F1Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)、AUC

Yolanda Yan 9·2023-04-16 10:15

分类算法性能度量指标

ConfuseMatrix)、准确率(Accuracy)、精准率(Precision)和召回率(Recall)、F1-Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)、AUC

独影月下酌酒·2023-04-16 10:44

Python实现分类器性能度量（混淆矩阵，正确率，准确率，召回率，ROC，AUC）

1.混淆矩阵对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与分类器预测类别的组合划分为:真正例（truepositive）：将一个正例正确判断为正例假正例（falsepositive）：将一个反例错误判断为正例真反例（truenegative）：将一个反例正确判断为反例假反例（falsenegative）：将一个正例错误判断为反例令TP、FP、TN、FN分别表示对应的样例数，这四个指标构成了分类结果的混淆

小飞鱼_bigdata·2023-04-16 07:55

Nodejs接收图片base64格式保存为文件

base64的形式为“data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABQAAAAUCAYAAACNiR0。。。。”

彬彬彬boboc·2023-04-16 02:55

uniapp h5 调用腾讯地图TMap

第一种：在App.vue文件的onLauch里加入(全局引用)onLaunch:function(){/*动态引入script腾讯地图*///上一篇的TMap引入用此方法即可constscript=document.createElement

maoge_666·2023-04-15 22:30

2019-10-27 GRE READING

6Cateringestablishmentandrestaurantcateringestablishment（餐饮服务公司）；做题思路上通过题目提供的结果来归因推理出E选项；-7Bicycle-8Glaucoma

Will_5356·2023-04-15 20:06

Joey-晓得-19.4.26

SmashedCucumber拍黄瓜pāihuángguā拍actuallymeansbeat,smackorclap.Sesameoil,mincedgarlic,cookingwine,soysauceandvinegarliftcucumbertounimaginableheightsinthisclassiccolddish.Bestpairedwithacold

晓楠得一录·2023-04-15 12:51

用户贷款违约预测-Top1方案-单模0.9414

Kilig*·2023-04-15 10:08

绘制ROC曲线及P-R曲线

ROC曲线下方的面积叫做AUC(曲线下面积)，其值越大模型性能越好。P-R曲线（精确率-召回率曲线）以召回率(Recall)为X轴，精确率(Precision)为y轴，直观反映二者的关系。两种

九灵猴君·2023-04-14 10:38

shudaxu·2023-04-14 00:49

模型稳定性指标—PSI

之前阐述了模型本身的评价指标：混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积，本文介绍模型稳定性指标PSI。

阿黎逸阳·2023-04-13 05:54

不是超级英雄的平凡人，却温暖着大码微拍与你

9月8日，加拿大红鹿市，EGAuctions汽车拍卖会场人声鼎沸。这个一向是金钱喧嚣和流动的地方，那天下午

H华仔·2023-04-13 00:42

二分类模型评价指标-Scala实现

本文主要使用Scala计算二分类模型的评价指标，包括以下内容：precision、recall、F1ScoreaccuracyAUCKS对上述指标计算方法进行封装，方便调用。

维格堂406小队·2023-04-12 20:54

spark mllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标

在逻辑回归分类中，我们评价分类器好坏的主要指标有精准率（precision），召回率（recall），F-measure，AUC等，其中最常用的是AUC，它可以综合评价分类器性能，其他的指标主要偏重一些方面

snaillup·2023-04-12 20:19

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