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AUC、ROC详解：原理、特点&算法

分类性能TP、FP、TN、FN以二分类问题为例，每个实例I将会被映射到正例和负例上{p，n}。模型会将每个实例一个预测结果，结果可能是连续的，也可能是离散的；对于连续的结果，需要根据阈值再进行分类。

csdn0006·2022-06-08 07:07

神经网络常见评价指标超详细介绍（ROC曲线、AUC指标、AUROC）

曲线三、AUROC（AUC指标）四、实例介绍4.1公式实现4.2代码实现一、基本概念真阳性（TP）：判断为真，实际也为真；伪阳性（FP）：判断为真，实际为假；伪阴性（FN）：判断为假，实际为真；真阴性（TN

wendy_ya·2022-06-08 07:24

妖风吹不倒小熊栽的树·2022-06-04 05:51

roc曲线怎么绘制_ROC评价指标最全攻略及Python实现

weixin_39622225·2022-06-01 18:28

C++ string类的使用 (蓝桥杯比赛必备知识)

string类常用接口介绍constructor(构造)函数介绍string()string(constchar*s)string(size_tn,charc)string(conststring&str

暴走的橙子～·2022-05-30 16:30

【机器学习基础】TP,TN,FP,FN,Precision，Recall，PR曲线，AP，MAP，TPR，FPR,ROC曲线，AUC值等的解释

1.TP,TN,FP,FN：下面两个图说的就很明白了吧。左侧有点混淆矩阵的感觉P：标签为正样本。N：标签为负样本。T：预测对了。F：预测错了TP：正样本被预测为正样本。FN：正样本被预测为负样本。

若曦爹·2022-05-29 21:01

memset了解

void*memset(void*s,intc,size_tn)总的作用：将已开辟内存空间s的首n个字节的值设为值c。

黄波hb·2022-05-29 10:06

memset用法详解

void*memset(void*s,intc,size_tn)总的作用：将已开辟内存空间s的首n个字节的值设为值c。2。

weixin_30480075·2022-05-29 09:47

memset详解

第二：memset(void*s,intch,size_tn);中ch实际范围应该在0~~255，因为该函数只能取ch的后八位赋值给你所输入的范围的每个字节，比如inta[5]赋值memset（a,-1

程序猿的探索之路·2022-05-29 09:59

linux C 之 memset 用法

希望对各种类型的数组进行初始化，避免野值【函数头文件】疑问提示：在linux中可以在terminal中输入"manmemset"进行查询#includevoid*memset(void*s,intc,size_tn

jjvein·2022-05-29 09:19

memset的用法详解

void*memset(void*s,intc,size_tn);s指向要填充的内存块。c是要被设置的值。n是要被设置该值的字符数。返回类型是一个指向存储区s的指针。需要说明的几个

薛定谔的猫ovo·2022-05-29 09:53

机器学习笔记21——决策树之CART算法原理及python实现案例

2.2CART剪枝2.2.1剪枝，形成一个子树序列2.2.2在剪枝得到的子树序列T0,T1,T2,T3......TnT_0,T_1,T_2,T_3......T_nT0,T1,T2,T3......Tn

珞沫·2022-05-29 07:33

【记录读论文时遇到的一些算法8】—— 法向量

cdots,mxi∈Rn,i=1,2,⋯,m为数据点，找到一个平面（超平面），该平面穿过法向量为n\mathbf{n}n的点c\mathbf{c}c：min⁡c,n,∥n∥=1∑i=1m((xi−c)Tn

yuanmiyu6522·2022-05-26 07:56

重写strncpy函数

#include"stdafx.h"#include#include#include#includechar*str_ncpy(char*des,constchar*sr,std::size_tn){std

王教余·2022-05-23 14:45

memmove()_string.h_C 库函数

memmove()C标准库-C标准库-描述C库函数void*memmove(void*str1,constvoid*str2,size_tn)从str2复制n个字符到str1，但是在重叠内存块这方面，memmove

瑜公子·2022-05-23 14:40

机器学习中常见的评价指标总结

文章目录1.评价指标的种类2.分类任务的评价指标2.1分类任务的一些概念（1）交并率(IoU,IntersectionoverUnion)（2）NMS（3）TP、FP、FN、TN与混淆矩阵2.2准确率(

非晚非晚·2022-05-11 07:36

目标检测mAP的概念及公式详解

目录学习前言什么是TP、TN、FP、FN什么是Precision和Recall什么是mAP1、步骤1：2、步骤2：3、步骤3学习前言在Github上我们可以看到许多模型，他们都有mAP值的评价指标，如下图所示

·2022-05-04 11:13

memcpy()和memmove()函数的模拟实现

memcpy()描述C库函数void*memcpy(void*str1,constvoid*str2,size_tn)从存储区str2复制n个字节到存储区str1。

小孙的代码分享·2022-04-24 22:59

规划代码ros移植-POMDP预测规划(一)

即定义如下：Ftn,t1,t2……tn−1(xn∣x1,x2……xn1)=Ftntn−1(xn∣xn1)F_{t_{n},t_{1},t_{2}\ldots\ldotst_{n-1}}\left(x_{

夏融化了这季节·2022-04-23 07:32

【C++初阶】vector(中)

insert模拟实现insert:erase模拟实现erase:总结vector模拟实现具体的模拟实现代码详见【C++初阶】vector(下)reserve//开空间voidreserve(size_tn

Huang_ZhenSheng·2022-04-23 01:21

文本分类问题中的一些指标

用这个随笔来记录一下评价分类模型中的一些性能指标：1.混淆矩阵（confusionmatrix）混淆矩阵的格式如下：其中：TP：预测值为正，真实值也为正，即正确预测出的正样本个数；TN：预测值为负，真实值也为负

北海钟士季·2022-04-22 18:00

leetcode-470. 用 Rand7() 实现 Rand10()

470.用Rand7()实现Rand10()题目代码#include#includeusingnamespacestd;intrand10(){/*doubletn=(double)rand7()/7;tn

zmm_mohua·2022-04-22 15:12

分类器评估：混淆矩阵和ROC曲线

混淆矩阵预测为正样本:+1预测为负样本:-1原正样本:+1真阳（TP）假阴（FN）原负样本:-1假阳（FP）真阴（TN）这里以二分类问题来讨论：如果对一个正例正确地判为正例，那么就可以认为产生了一个真正例

gsq6666·2022-04-19 07:19

Python中Mysql数据库的sql语句参数传递问题

语句的字符串格式化不是标准的python的字符串格式化,在python中无论字符串，数字或者其他类型,在sql字符串中都要使用字符串占位符%s,并且%s不能加引号.sql语句参数传递方式有如下几种:一.sql语句直接拼接tn

米仓里的米老鼠·2022-04-14 07:34

c语言的拷贝函数,利用C语言中的函数实现文件的Copy

strcpy(S1，S2);//该函数还有另一个版本可以按长度截取}还有一个函数是memcpy，这个是内存拷贝，原型是123voidmemcpy(void*dest，constvoid*src，size_tn

无无无所谓·2022-04-09 11:21

C语言实现各种内存操作函数

memcmp(按字节比较大小)memset(按字节进行初始化)memcpy(按字节的内存拷贝)#include#includevoidmy_memcpy(void*dest,void*str,size_tn

༺࿈梦༒缘࿈༻·2022-04-09 11:48

【评价指标】分割、检测网络评价指标（待补完）

参考：深度学习图像语义分割常见评价指标详解（原创：gloomyfish/OpenCV学堂）FP,FN,TP,TN与精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy)TP、TN

dagunliyu123·2022-04-09 07:05

【RNM】省选复习zip（寄）

错误逗号表达式误写分号；标号写错——n↔m,i↔j,s↔o,0↔1,S↔Tn\leftrightarrowm,i\leftrightarrowj,s\leftrightarrowo,0\leftrightarrow1

DD(XYX)·2022-04-08 07:44

【面试经验】阿里暑期实习Java一面凉经

如上面试官说，因为没做笔试，所以上来就是两个题目创建n个线程，依次命名为T1、T2、T3、、、Tn，请按需打印这些线程的名字prin

风落_·2022-04-07 08:31

C++11中跳转initializer_list实现分析

目录1.初始化列表的实现2.initializer_list模板3.让自定义的类可以接受任意长度初始化列表1.初始化列表的实现（1）当编译器看到{t1,t2…tn}时便会生成一个initializer_list

·2022-04-04 14:15

数字图像处理使用opencv+python识别七段数码显示器的数字

一、什么是七段数码显示器七段LCD数码显示器有很多叫法：段码液晶屏、段式液晶屏、黑白笔段屏、段码LCD液晶屏、段式显示器、TN液晶屏、段码液晶显示器、段码屏幕、笔段式液晶屏、段码液晶显示屏、段式LCD、

bashendixie5·2022-04-04 07:07

数据结构与算法一篇帮助你吃下KMP算法

模式匹配什么是模式匹配，我们用一个案例来说明：当S=“s1,s2,s3,s4…sn”T=“t1,t2,t3,t4…tn”在字符串S中寻找T字符串的过程就是模式匹配的过程，T就说模式串，S是主串实现方案：

生病的毛毛虫·2022-03-28 21:30

memset()函数及其简单用法

函数原型：//复制字符c（一个无符号字符）到参数str所指向的字符串的前n个字符,c一般为0void*memset(void*str,intc,size_tn)作用：定义变量时一定要进行初始化，尤其是数组和结构体这种占用内存大的数据结构

超爱吃小蛋糕的66·2022-03-26 07:26

Hard-Attention for Scalable Image Classification阅读笔记

id=_6DawVPqyl代码地址：https://github.com/Tpap/TN

bu volcano·2022-03-24 02:20

模型性能评价指标之AUC

-预测+预测-真实+TP（真正例）FN（假反例）真实-FP（假正例）TN（真反例）准确率P的意义是，预测为+的样本里，真实label为+的样本比例P=TPTP+FPP=TPTP+FP召回率R的意义是，真实

蕉叉熵·2022-03-22 10:11

分类问题的几个评价指标（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1）

四个基本概念TP、TruePositive真阳性：预测为正，实际也为正FP、FalsePositive假阳性：预测为正，实际为负FN、FalseNegative假阴性：预测与负、实际为正TN、TrueNegative

hp15·2022-03-22 10:41

模型评价指标说明和scikit-learn代码实现

1.混淆矩阵TruePositive(真正，TP)：将正类预测为正类数TrueNegative(真负，TN)：将负类预测为负类数FalsePositive(假正，FP)：将负类预测为正类数→误报(TypeIerror

fengzhimohan·2022-03-22 10:40

分类问题性能评价指标详述

真实情况预测结果正例反例正例TP(真正例)FN（假反例）反例FP（假正例）TN（真反例）（1）准确率定义如下：准确率在样本不平衡的情况下，产生效果较差，一般用accuracy来表示准确率。

Foneone·2022-03-22 10:40

C语言实现url解析小实例

二、库函数用到的几个库函数如下:1.strncasecmp头文件#include函数定义intstrncasecmp(constchar*s1,constchar*s2,size_tn);函数说明用来比较参数

一口Linux·2022-03-20 06:27

opencv+python识别七段数码显示器的数字(数字识别)

目录一、什么是七段数码显示器二、创建opencv数字识别器一、什么是七段数码显示器七段LCD数码显示器有很多叫法：段码液晶屏、段式液晶屏、黑白笔段屏、段码LCD液晶屏、段式显示器、TN液晶屏、段码液晶显示器

·2022-03-18 11:45

一款APP，从设计稿到切图(Android篇)

B8%AD%E5%88%87%E5%9B%BE&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xf2fcafe300030b9e&issp=1&f=8&rsv_bp=0&rsv_idx=2&ie=utf-8&tn

山楂树之恋·2022-03-17 05:52

APP开发用什么框架最好？这5大框架，开发者必备神器

1、ReасtNаtiveFасebооk于2018年发布了ReасtNative，一个基于JаvаSсriрt的арр开发框架。

simplilearn圣普伦·2022-03-14 04:35

sql 名词解析

(c.L1_pending/60,2)"等待总时长L1（分钟）"5,ROUND(d.L1forward_time/60,2)"转移时长L1（分钟）"67from8(9SELECT10a.id11,a.tn12

天下没有收费的bug·2022-03-09 11:00

matlab实现数字图像增强,MATLAB实现数字图像增强处理-王斌

、对比度增强、平滑滤波、锐化等内容及用MATLAB的实现，同时还分别给出标准的数字图像在各种处理前与处理后的对照图像．关键词：MA，I1．AB；直方图；直方图均衡化；图像平滑滤波；图像锐化中图分类号：TN91

weixin_39918128·2022-03-07 07:26

【STM32F4】HAL库 CubeMX(十二)--------LCD显示实验

TFT-LCD与无源TN-LCD、STN-LCD的简单矩阵不同，它在液晶显示屏的每一个象素上都设置有一个薄膜晶体（TFT），可有效地克服非选通

旺旺^淞·2022-03-06 04:15

ESP32 SPI驱动1.44寸TFT彩屏(5)

TFT-LCD与无源TN-LCD、STN-LCD的简单矩阵不同，它在液晶显示屏的每一个象素上都设置有一个薄膜晶体管（TFT），可有效地克服非选通时的串扰，使显示液晶屏的静态特性与扫描线数无关，因此大大提高了图像质量

bytechip·2022-03-05 09:53

python——画几种分类器的P-R曲线与ROC曲线

一、P-R曲线（1）混淆矩阵首先要知道用于衡量分类器性能的混淆矩阵：其中TP、FN、FP、TN可以这样记忆：第一个字母为预测的是否正确，正确为True(T)，错误为False(F)；第二个字母为预测的结果

小山风·2022-03-05 07:01

F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC

2.TP/FP/FN/TN1）Truepositive(TP):真正例，将正类正确预测为正类数；2）Falsepositive(FP):假正例，将负类错误预测为正类数；3）Falsenegative(FN

joker-G·2022-03-05 07:51

P-R曲线与ROC曲线使用总结

TruePositive，TP)：预测为正类，实际是正类；假阳性/假正类(FalsePositive，FP)：预测为正类，实际是负类；误报，给出的匹配是不正确的；真阴性/真负类(TrueNegative，TN

J-JunLiang·2022-03-05 07:47

混淆矩阵与P-R曲线、ROC曲线

PredictedPositiveNegativeActualPositiveTP真正(TruePositive)FN假负（FalseNegative）NegativeFP假正（FalsePositive）TN

Just Jump·2022-03-05 07:16

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