auc

搜索引擎（二）-- 预测评价指标

文章目录一、简介二、二元检测评估指标2.1精确率Precision&召回率Recall2.2PR曲线2.3AUC-ROC2.4平均精确率AP2.5MAP2.5综合评价指标三、连续值的评估指标3.1NDCG
黄杨峻·2024-01-31 07:08

搜索引擎评价指标及指标间的关系

预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）——衡量分类器性能的工具AUC
水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

跟着Cell学单细胞转录组分析(十一):单细胞基因评分|AUCell评分

更多精彩请至我的公众号《KS科研分享与服务》第一次接触基因评分是在一篇文章中，也不知道这样的叫法对不对，作者选定了几个炎症基因，利用seurat包的一个打分函数AddModuleScore，依据基因的平均表达水平进行分析，最后得到的score称为炎症分数，其实这样的叫法有点欠缺，但是有这样的做法。（演示数据没有意义）选择基因进行计算。DefaultAssay(immune)<-"RNA"cd_fe
KS科研分享与服务·2024-01-30 09:57

【转】评估分类模型的指标：ROC/AUC

原文：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要
悦光阴·2024-01-29 05:47

机器学习：ROC与AUC（Python）

"""ROC全称是“受试者工作特征”(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线。根据学习器的预测结果，把阈值从0变到最大，即刚开始是把每个样本作为正例进行预测，随着阈值的增大，学习器预测正样例数越来越少，直到最后没有一个样本是正样例。在这一过程中，每次计算出两个重要量的值，分别以它们为横、纵坐标作图，就得到了“ROC曲线”。ROC曲线以“真正例率”(TruePositi
捕捉一只Diu·2024-01-29 05:47

ROC曲线、AUC、PR曲线等

二分类模型的样本预测有四种可能性：真阳性（TP）：预测为T，实际为T；假阳性（FP）：预测为T，实际为F；（第一型错误）真阴性（TN）：预测为F，实际为F；假阴性（FN）：预测为F，实际为T。（第二型错误）引申出其他概念：真阳性率：TPR=TP/P=TP/(TP+FN)假阳性率：FPR=FP/N=FP/(FP+TN)准确率：ACC=(TP+TN)/(P+N)精确率：Precision=TP/(TP
lym94·2024-01-28 13:31

机器学习｜ROC曲线和AUC值

概念AUC（AreaUnderCurve）被定义为ROC曲线下的面积。
晓源Galois·2024-01-28 09:19

EMV-选择多应用C代码改成java状态设计模式

C代码intAppEmvAppSelect(intSlot,unsignedlongTransNo){unsignedcharaucPDOL[256]={0},ucTransType=0;intInmputAmt
helloworld1238888·2024-01-28 08:48

R数据分析：净重新分类(NRI)和综合判别改善（IDI）指数的理解

对于分类预测模型的表现评估我们最常见的指标就是ROC曲线，报告AUC。比如有两个模型，我们去比较下两个模型AUC的大小，进而得出两个模型表现的优劣。
公众号Codewar原创作者·2024-01-28 04:04

gitee使用中的一些问题

ED25519密钥指纹为SHA256:+ULzij2u99B9eWYFTw1Q4ErYG/aepHLbu96PAUCoV88。
六六三十六-·2024-01-27 22:49

自定义RPC框架

RMIJDK的RMI文档：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/rmi/HessianHessian官网：http://hessian.cauc
terwer·2024-01-27 18:24

matlab实现ROC曲线

本文主要目录为下述：1.混淆矩阵2.FPR和TPR3.ROC曲线4.AUC指标5.matlab代码1.混淆矩阵混淆矩阵的起源，源于医学上对肿瘤是否发生的预测，对于预测肿瘤是否发生的结果有四种情况。
Should·L·2024-01-27 09:01

[C++][原创]VSCode C++怎么让运行的时候弹出cmd窗口，而不是在VSCode调试输出

其实很简单只需要配置lauch.json即可，把"externalConsole":
FL1623863129·2024-01-27 07:52

《像火箭科学家一样思考》第一章：与不确定性共舞

—李笑来EsgibtMomenteimLeben,dieauchinderWiederholungnichtsvonihremZauberverlieren.
小觅蜂·2024-01-27 05:08

faucet crates解析

1.faucet会对请求的ip、时间两个维度进行限制。
浪迹天涯1188·2024-01-26 15:08

Aleo隐私智能合约编程__第四章__部署进链上Aleo Testnet3网络

getting_started/deploy_execute_demo/查看链上所有的程序https://explorer.hamp.app/programs测试网领水https://twitter.com/AleoFaucetAleoSDK
浪子小鬼·2024-01-26 15:08

Android 13.0 Launcher3 禁止在HotSeat创建Folder文件夹功能实现

1.概述在13.0的系统rom定制化开发中，在laucher3的某些功能中，在拖拽item时靠近某个图标时会形成文件夹（folder）,而根据客户需求不想再hotseat形成文件夹，这就要从workspace.java
安卓兼职framework应用工程师·2024-01-26 09:14

【Go 快速入门】安装 Go 语言 | 开发工具 Goland | 第一个 Go 语言程序

系列相关代码同步gitee仓库：https://gitee.com/Cauchy_AQ/HelloGo安装Go语言官网下载安装Go的二进制可执行文件。msi文件是微软的安装包程序，
ღCauchyོꦿ࿐·2024-01-25 23:12

6.PR-AUC机器学习模型性能的常用的评估指标

PR-AUCPR-AUC，即精确率-召回率曲线下的面积，是一种用于评估分类模型性能的指标。
Algorithm_Engineer_·2024-01-25 17:09

iPhone 12 启动图适配 (黑屏问题，已解)

跑了一下之前的项目，启动图（LaucnScreen）是黑屏。分别百度和谷歌了一下iPhone12适配，均没有相关讨论。在这里起个话题，希望大家能一起在底下评论区讨论。
Ethan. L·2024-01-25 02:24

appium python client_Appium Python Client 简单解析

├──__init__.py├──common│├──__init__.py│└──exceptions.py├──saucetestcase.py└──webdriver├──__init__.py├
weixin_39521068·2024-01-25 01:17

使用sklearn严格计算AUROC和AUPRC

使用sklearn中的方法严格计算AUROC和AUPRC的值1.AUROC的计算方法：fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucfpr,tpr,_=roc_curve(
@ZyuanZhang·2024-01-25 00:41

cve-2022-0847 dirty pipe 摘录

https://blog.csdn.net/Breeze_CAT/article/details/123393188图解https://xz.aliyun.com/t/11016提权https://bsauce.github.io
goodcat666·2024-01-24 12:32

2021-08-20英语单词记忆Lesson4

第一部分bull 释义：公牛bullet 释义：n.子弹bulletin 释义：n.宣告栏，公告annoumcementburden 拼音：不燃灯 联想：不燃灯是累赘 释义：n.累赘abandonbureaucracy
从入门到放弃_菠萝君·2024-01-24 02:44

机器学习分类模型评价指标总结（准确率、精确率、召回率、Fmax、TPR、FPR、ROC曲线、PR曲线，AUC，AUPR）

、伪阳性率FPRF1-score=2TP/(2*TP+FP+FN)最大响应分数Fmax为F1-score的最大值（在最佳阈值的前提下）如下图：HR指标（命中率）：正确分类的样本数/样本总数ROC曲线、AUC
cqbzcsq·2024-01-23 09:57

BTC测试网络工具

BTCsignet测试网水龙头https://signetfaucet.com/BTCmempoolhttps://mempool.space/signet
躺在家里不干活·2024-01-23 08:49

阳春三月，莺飞草长（航大青年）

2.编辑“学生大讲堂”+姓名+学号+联系方式”短信报名至王同学18222967277或邮件至caucxuesh
夜羽无锋·2024-01-23 00:12

讲解：STATS 330、R、VERSION、RMatlab|Java

VERSION1STATS330THEUNIVERSITYOFAUCKLANDSEMESTERONE2018Campus:CitySTATISTICSAdvancedStatisticalModelling
ova1002·2024-01-22 02:36

一文梳理金融风控建模全流程(Python)

Scorecardpy库简介二、目标定义与数据准备目标定义数据准备三、安装scorecardpy包四、数据检查五、数据筛选六、数据划分七、变量分箱卡方分箱手动调整分箱八、建立模型相关性分析多重共线性检验VIFKS和AUC
风控小兵突击·2024-01-21 18:30

微信小程序的启动流程

小程序运行进程以及运行环境的准备2、代码包下载、校验以及初始化3、视图层系统组件、WebView容器和原生组件的初始化4、逻辑层JS引擎初始化及域创建第二步，代码注入1、框架及第三方代码初始化2、开发者代码注入（app.onLauch
浅墨\·2024-01-21 07:23

新闻阅读一 特朗普政府裁员

HowtheTrumperaischangingthefederalbureaucracy（本文仅为英语学习交流使用。
探花磨刀石·2024-01-21 05:38

疾病建模预测

应用疾病数据建模预测分析，用了逻辑回归和决策树去建模，以准确率和auc值为评价指标。
圆周率的后六位·2024-01-20 12:35

52 类 110 个常用 Java 组件和框架整理

Tomcathttps://tomcat.apache.org/Jettyhttps://www.jetty.com/JBosshttps://www.jboss.org/Resinhttps://caucho.com
gantao_·2024-01-20 05:16

数据建模之o2o优惠券核销情况预测

针对此任务及一些相关背景知识，使用优惠券核销预测的平均AUC（ROC曲线下面积）作为评价标准。
阿斯顿820·2024-01-20 00:48

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saucelabs（https://saucelabs.com）平台提供的虚拟设备
FunTester·2024-01-19 19:08

评价指标-AUC

评价指标-AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）链接:准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC
大数据驱动·2024-01-19 14:42

日本首次批准了在动物体内培育人体器官

由斯坦福大学遗传学教授HiromitsuNakauchi领导的这项研究是日本改变其“将人类细胞植入动物的规则”后刚刚获得政府批准的项目。日本之前和大多数国家一样，要求
lou希望·2024-01-18 23:53

【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）

精确率（Precision）1.4召回率（Recall）1.5F1{F}_{1}F1分数（F-Score，调和平均）和Fβ{F}_{β}Fβ（加权调和平均）1.6P-R曲线与AP、mAP1.7ROC-AUC
Ω snow·2024-01-17 07:11

成功解决VScode进入到内置函数中调试

主要有两个关键步骤，第一步将launch.json中的"justMyCode"设为false可通过使用ctrl+shift+P搜索lauch.json找到次文件如果找不到的话，可点击debug按钮，然后找到点击
衷科知眠·2024-01-17 06:45

推荐算法常见的评估指标

因此精排中常用的AUC等指标，不能用来衡量召回效果。常用的召回评价指标有HitRate、差异率、Top-K召回率和平均点击位置等。HitRate在召回中使用十
谢杨易·2024-01-16 21:06

模型的 AUC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）

AUC（AreaUndertheReceiverOperatingCharacteristicCurve）是一种用于评估二分类模型性能的指标，主要用于度量模型在不同阈值下的整体性能。
草明·2024-01-16 11:07

【bsauce读论文】ELOISE：利用 Elastic Objects 绕过内核KASLR防护

论文来源：CCS-2020-ELOISE-ASystematicStudyofElasticObjectsinKernelExploitation摘要目标：目前有人尝试过利用elasticobjects来绕过KASLR，但不确定是否适合大多数内核漏洞。解决：实现原型ELOISE（ExploitabLeObjectdIScovEry）——使用静态/动态分析技术来识别elasticobject，再采用
bsauce·2024-01-15 21:38

前端生成CRC16

_auchCRCHi=[0x00,0xC1,0x81,0x40,0x01,0xC0,0x80,0x41,0x01,0xC0,0x80,0x41,0x00,0xC1,0x81,0x40,0x01,0xC0,0x80,0x41,0x00,0xC1,0x81,0x40,0x00,0
落华X·2024-01-15 18:47

pyscenic生成auc.loom文件却缺失regulon信息

pyscenic在通过loom文件读入单细胞数据运行，最后会生成所有的文件，包括最后一步AUCell的结果，但是实际提取时会发现regulon信息的缺失，Theattribute'Regulons'isnotavailableinthisloomfile.Theloomdoesn'tcontainreguloninformation
纷纷不可诉·2024-01-15 17:59

HTB靶场系列 linux靶机 Tartarsause靶机

勘探nmap直接扫root@kali:~/hackthebox/tartarsauce-10.10.10.88#nmap10.10.10.88StartingNmap7.70(https://nmap.org
万天峰·2024-01-14 10:12

Codeforces Round #388 (Div. 2)D Leaving Auction

题目大意：有很多人在竞价，有n次出价，由出价人编号和出价金额组成。现在有k次询问，问每次如果这些人不竞价，那么最后会是谁获胜，竞价金额是多少。输出保证了不会有同一个人两次出价，每次出价的金额也是严格递增的。题目解法：先用向量保存每个人的出价记录。然后将每个人最后一次的出家情况放入set，每次删除去掉的人，观察如果set为空，就输出00；如果只剩一个人，那就是那个人并且出价金额为他第一次的出价金额；
bigfiremelon·2024-01-13 18:40

奥克兰港

image奥克兰港（PortsofAuckland）是新西兰的最大港口，创建于1985年。
志俊·2024-01-13 17:08

java实现建造者设计模式

java实现建造者设计模式以下是一个使用Java语言实现的建造者模式的示例①定义Pizza对象classPizza{privateStringdough;privateStringsauce;privateListtoppings
公子乂·2024-01-13 09:18

2019-03-01 P3-P4

P3assortedassortmentastrayastronautasylumatlasatrocityattainattendattentiveatticauctionauditauditoriumautobiographyautonomousaviationaweawkwardbafflebailbaitbakeryballotbanknotebargebarometerbarracksb
春下秋·2024-01-13 03:26

逻辑回归（ROC、AUC、KS）-python实现-内含训练数据-测试数据

一、逻辑回归理论：关注代码上线HypothesisFunction（假设函数）：1.0/(1+exp(-inX))CostFunction（代价函数）：通过梯度下降法，求最小值。weights(系数矩阵)=weights+alpha（固定值）*dataMatrix（特征指标）*error（真实值-预测值）二、运行效果第一组：第二组：第三组：三、python代码实现-梯度上升importmatplo
HiBJTiger·2024-01-12 22:02
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