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Linux
roc
iOS:如何使用OpenVC库计算照片相似度
动态阈值建议根据实际数据集通过
ROC
曲线确定最佳阈值。错误处理增加对空图像、无轮廓等异常情况的检查。**关键步骤:**1.引入OpenCV库2.涉及C++,需要将.m文件更新为.mm文件#pragm
zzialx
·
2025-03-08 09:26
ios
cocoa
macos
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
仙魁XAN
·
2025-03-06 18:38
Python
机器学习
基础+实战案例
python
机器学习
模型评估与改进
评估指标与评分
召回率
机器学习校招面经二
它是
ROC
曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)下的面积。1.1.
ROC
曲线的坐标
ROC
曲线以真正例率(TruePositiveRate,TPR)
Y1nhl
·
2025-03-06 01:46
搜广推面经
机器学习
人工智能
算法
推荐算法
数据挖掘
搜索算法
pytorch
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画出roc曲线
auc计算逻辑
【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
fjssharpsword
·
2025-02-28 06:44
Big
data
python专栏
【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
杂谈
机器学习
python
sklearn
人工智能
深度学习
神经网络
目标检测
音频进阶学习十六——LTI系统的差分方程与频域分析一(频率响应)
文章目录前言一、差分方程的有理式1.差分方程的有理分式2.因果系统和
ROC
3.稳定性与
ROC
二、频率响应1.定义2.幅频响应3.相频响应4.群延迟总结前言本篇文章会先复习Z变换的有理分式,这是之前文章中提过的内容
山河君
·
2025-02-28 01:02
#
语音信号处理
学习
信号处理
音视频
MATLAB之相似性度量的二分类实验
实验内容将MIT室内场景数据库中卧室、浴室作为正负样本,利用留出法完成训练集与测试集的划分(比例1:2),并使用测量夹角余弦的方式进行二分类(0为负,1为正),最后给出分类错误率和准确率,并绘制
ROC
曲线
TU不秃头
·
2025-02-22 05:44
#
MATLAB
matlab
分类
图像处理
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
zs1996_
·
2025-02-12 08:54
机器学习笔记
机器学习
深度学习
算法
20240703在Ubuntu22.04上配置RK3588的Android12的编译环境
不想将来有惊喜,使用飞凌的OK3588-C核心板就得现在先做好
Roc
南棱笑笑生
·
2025-02-07 16:00
杂质
数据库
rocketmq集群启动和下线
mqbroker-nlocalhost:9876&tail-f~/logs/rocketmqlogs/broker.log-n:nameserver生产/消费测试消息shbin/tools.shorg.apache.
roc
小虾米 ~
·
2025-02-06 03:39
RocketMQ
rocketmq
细说机器学习算法之
ROC
曲线用于模型评估
系列文章目录第一章:Pyhton机器学习算法之KNN第二章:Pyhton机器学习算法之K—Means第三章:Pyhton机器学习算法之随机森林第四章:Pyhton机器学习算法之线性回归第五章:Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章:Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章:Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章:Pyhton机器学习算法之GBDT第九章:Pyhton机器学
Melancholy 啊
·
2025-02-01 01:40
机器学习
算法
人工智能
数据挖掘
python
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
数据分析
【论文速读】| 评估并提高大语言模型生成的安全攻击探测器的鲁棒性
EvaluatingandImprovingtheRobustnessofSecurityAttackDetectorsGeneratedbyLLMs原文作者:SamuelePasini,JinhanKim,TommasoAiello,
Roc
íoCabreraLozoya
·
2025-01-22 20:38
llm
如何校准不平衡分类的概率
可能性为评估和比较模型提供了所需的粒度水平,特别是在诸如工具弧度曲线用于解释预测,并使用
ROC
等标准来比较模型性能,两者都使用概率。不幸的是,许多模型预测的概率或概率都没有校准。
背包客研究
·
2024-09-01 20:14
不平衡学习
分类
数据挖掘
人工智能
2018-07-06
今天想要再次回顾一下
ROC
曲线相关的内容,很长时间没有碰过这台电脑了,也算是好长时间没有输过代码了吧!很多东西时间长了不去碰就会手生了,曾经那些熟悉的东西现在看起来竟然变得如此陌生了!
Amica
·
2024-08-31 12:26
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
r语言
开发语言
数据挖掘
机器学习
[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
sklearn
分类
人工智能
ROC
-AUC 与 PR-AUC 的区别与联系
相关术语解释:正例负例预测正真正例(truepositive,TP)假正例(falsepositive,FP)预测负假负例(falsenegative,FN)真负例(truenegative,TN)真正例率(truepositiveratio):,表示的是所有正例中被预测为正例的比例假正例率(falsepositiveratio):,表示所有负例中被错误地预测为正例的比例精确度(precision
笑傲NLP江湖
·
2024-02-19 14:38
机器学习:
ROC
曲线笔记
ROC
曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具,主要用于展示在不同阈值(Threshold)下模型的真阳性率(TruePositiveRate
Ningbo_JiaYT
·
2024-02-14 17:16
机器学习
机器学习
算法
笔记
样本不均衡/欠采样和过采样的影响
ACC会有偏差,一般选用F1和
ROC
曲线下面积三、不改变样本的情况下,解决方法有哪些?集成学习+阈值调整调整分类阈值,
京漂的小程序媛儿
·
2024-02-12 20:42
TCGA+biomarker——C-index
1)区分度:采用指标C-index和
ROC
曲线来评价区分度,一般文章都是二选一。
Clariom
·
2024-02-10 20:14
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
sklearn
机器学习
ROC
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
机器学习常用算法
机器学习
人工智能
python
数据挖掘
理解
ROC
和AUC
ROCROC的定义比方说在一个10000个人的数据集中,有100个人得了某种病症,你的任务是来预测哪些人得了这种病症。你预测出了200人得了癌症,其中:*TN,TrueNegative:没有得癌症并且你也预测对没有得癌症的有9760人*TP,TruePositive:得了癌症而且你也预测出来的病人有60人*FN,FalseNegative:得了癌症但是你没有预测出来的病人有40人*FP,False
100颗树
·
2024-02-07 00:04
错误:“ValueError: lnput contains NaN, infinity or a value too large for dtype(float32)” 解决办法
错误:“ValueError:lnputcontainsNaN,infinityoravaluetoolargefordtype(float32)”原因:由于输入的数组包含了NaN或无穷大的值,导致计算
ROC
_AUC
Romelia
·
2024-02-06 11:01
python
numpy
机器学习
python计算梯形面积_sklearn计算
ROC
曲线下面积AUC
importnumpyasnpfromsklearnimportmetricsy=np.array([1,1,2,2])pred=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])fpr,tpr,thresholds=metrics.
roc
weixin_39882948
·
2024-02-06 11:30
python计算梯形面积
数据只有正类(或反类),如何画
ROC
曲线
数据只有正类,画
ROC
曲线数据只有正类(或反类),如何画
ROC
曲线数据只有正类(或反类),如何画
ROC
曲线我们在测试数据的时候,有时候会出现只有一类的数据集,如果这个时候用auc函数,则会出现:ValueError
小然⁽⁽◝( ˙ ꒳ ˙ )◜⁾⁾
·
2024-02-06 11:57
python
ROC
_AUC score is not defined in that case
错误:ValueError:Onlyoneclasspresentiny_true.
ROC
_AUCscoreisnotdefinedinthatcase错误原因:使用sklearn.metrics中的
roc
_auc_score
Romelia
·
2024-02-06 11:57
机器学习
python
人工智能
精确率与召回率,
ROC
曲线与PR曲线
精确率与召回率,
ROC
曲线与PR曲线在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),
ROC
曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢
python收藏家
·
2024-02-06 11:49
机器学习
机器学习
算法
人工智能
人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第二课
13.什么是
ROC
曲线和AUC?14.什么是混
普修罗双战士
·
2024-02-05 19:44
人工智能专栏
人工智能
机器学习
数字信号处理 试题 复盘解答(三)
zNzN−1\frac{z^N}{z^N-1}zN−1zN,
ROC
:|z|>1混叠效应、栅栏效应和泄露效应混叠效应(aliasingeffect):当信号的频率超过采样率的一半(折叠频率)时,会导致混叠效应
石韫玉Syy
·
2024-02-04 22:40
信号处理
考研
2022-03-15
第1章:【1.4-归纳偏好】可以跳过第2章:【2.3.3-
ROC
与AUC】及其以后的都可以跳过1.1引言机器学习致力于研究如何通过计算手段,利用经验来改善系统的自身性能。
熊猫的笔记
·
2024-02-04 09:25
利用支持向量机SVM做二分类和多分类预测建模
程序可以直接可以出分类预测图,混淆矩阵图,
ROC
曲线图。
oKEzspzn
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2024-02-01 23:37
机器学习
人工智能
【深度学习: C-统计量】C-统计量:定义、示例、权重和显著性
一致性统计量等于
ROC
曲线下的面积。c统计量(有时称为“一致性”统计量或c指数)是对逻辑回归模型中二元结果的拟合优度的度量。
jcfszxc
·
2024-02-01 11:32
深度学习知识专栏
深度学习
人工智能
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-
ROC
2.4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
港科大学习笔记
搜索引擎
算法
机器学习
搜索引擎评价指标及指标间的关系
目录二分类模型的评价指标准确率(Accuracy,ACC)精确率(Precision,P)——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
水母哟 ( ̄^ ̄)ゞ
·
2024-01-31 07:03
搜索引擎
GraphPad Prism v9.5.1.733 科研绘图软件多语言
GraphPadPrism集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体,其所具有的功能均非常实用和精炼,包括了一些特色的功能,如
ROC
曲线分析、Bland-Altman分析等;曲线拟合功能是GraphPadPrism8
阿成学长_Cain
·
2024-01-30 10:51
软件
python
开发语言
用R绘制二元逻辑回归的
ROC
曲线的教程一
我很少用R绘制回归模型的
ROC
,这个用spss就可以实现的蛮好,还有graphpad挺好的,用R的话受限有点多,需要自己去添加函数丰富图片信息或者更改图片的信息,有些大佬的命令复制出来,总好像不是自己心中的那个
宽嘴鱼汤
·
2024-01-29 14:34
r语言
逻辑回归
开发语言
【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
分类
数据挖掘
python
人工智能
机器学习
机器学习:
ROC
与AUC(Python)
"""
ROC
全称是“受试者工作特征”(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线。
捕捉一只Diu
·
2024-01-29 05:47
机器学习
python
笔记
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
机器学习
机器学习
人工智能
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
r语言
数据分析
分类
matlab实现
ROC
曲线
概述
ROC
曲线是机器学习中的一种评价方式,是receiveroperatingcharacteristiccurve的缩写,作用是验证训练效果的好坏。
Should·L
·
2024-01-27 09:01
机器学习
matlab
开发语言
机器学习
6.PR-AUC机器学习模型性能的常用的评估指标
与
ROC
-AUC(接收者操作特征曲线下的面积)不同,PR-AUC关注的是精确率和召回率之间的关系,特别适用于不平衡数据集。
Algorithm_Engineer_
·
2024-01-25 17:09
机器学习
机器学习
人工智能
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
机器学习
sklearn
python
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)
真阳性率TPR、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
cqbzcsq
·
2024-01-23 09:57
机器学习
分类
人工智能
机器学习
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
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
#
机器学习/深度学习-B级
人工智能
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