【ROC+AUC】
http://m.elecfans.com/article/736801.html
https://blog.csdn.net/xyz1584172808/article/details/81839230
https://www.jianshu.com/p/2ca96fce7e81
【ROC+AUC】的更多相关文章
- 模型评估【PR|ROC|AUC】
这里主要讲的是对分类模型的评估. 1.准确率(Accuracy) 准确率的定义是:[分类正确的样本] / [总样本个数],其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点:简单粗暴 缺点:当正负样本分布不均衡 ...
- 【ROC曲线】关于ROC曲线、PR曲线对于不平衡样本的不敏感性分析说引发的思考
ROC曲线 在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和 ...
- 【医学影像】《Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning》论文笔记
这篇论文的作者是张康教授为首的团队,联合国内外众多医院及科研机构,合力完成,最后发表在cell上,实至名归. 从方法的角度上来说,与上一篇博客中的论文很相似,采用的都是InceptionV3模型,同时 ...
- 机器学习案例学习【每周一例】之 Titanic: Machine Learning from Disaster
下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模 ...
- Binary classification - 聊聊评价指标的那些事儿【回忆篇】
在解决分类问题的时候,可以选择的评价指标简直不要太多.但基本可以分成两2大类,我们今分别来说道说道 基于一个概率阈值判断在该阈值下预测的准确率 衡量模型整体表现(在各个阈值下)的评价指标 在说指标之前 ...
- 【论文笔记】Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior
[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息 会议: IEEE(2016 IEEE 40 ...
- 【tensorflow2.0】处理结构化数据-titanic生存预测
1.准备数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as t ...
- 图学习【参考资料2】-知识补充与node2vec代码注解
本项目参考: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5012408?contributionType=1 *一.正题篇:DeepWalk. ...
- 【AR实验室】mulberryAR : ORBSLAM2+VVSION
本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引 ...
随机推荐
- am335x using brctl iptables dhcpcd make multi wan & multi lan network(十五)
构建多LAN口多WAN口动态网络 [目的] 在AM335X定制动态网络功能,如下所示,在系统当中有两个以太网口,有4G模块,有wifi芯片8188eu支持AP+STA功能. [实验环境] 1. Ub ...
- C语言中【变量】的存储类型共有4种类型
在C语言中,对变量的存储类型说明有以下四种: auto 自动变量 (动态存储) register 寄存器变量(动态存储) extern 外部变量(静态存储) ...
- 12、基于yarn的提交模式
一.三种提交模式 1.Spark内核架构,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 2.第二种,是基于YARN的yarn-cluster模式. ...
- 在Xilinx ISE中生成ROM时需要注意的事
在Xilinx ISE中生成ROM时,需要指定.coe文件.需要做到两件事.其一,要使用memory_initialization_radix= ; memory_initializatoin_vec ...
- nvarchar(MAX) 、ntext的差别
今天在做一个项目时,程序成功向数据库插入一条数据, 插入的是一篇比较大的文章,而且还有很多样式. Id是int型,Content用的是 ntext类型的 但是当我在手动改数据库Id时出现错误: 错误源 ...
- SVN优于CVS之处
1.原子提交.一次提交不管是单个还是多个文件,都是作为一个整体提交的.在这当中发生的意外例如传输中断,不会引起数据库的不完整和数据损坏. 2.重命名.复制.删除文件等动作都保存在版本历史记录当中. 3 ...
- mysql使用replace和on duplicate key update区别
实际业务使用中,有时候会遇到插入数据库,但是如果某个属性(比如:主键)存在,就做更新.通常有两种方式:1.replace into 2.on duplicate key update 但是在使用过程 ...
- wcf必知必会以及与Webapi的区别
快速阅读 介绍wcf中的信息交换模式MEP以及数据在传输过程中的序列化,endpont的介绍和wcf的三种实例模式以及安全模式 以及和Webapi的简单对比. wcf介绍 支持跨平台. 支持多种协议 ...
- 在Ubuntu 18.04上安装OpenCV 4(C ++和Python)
OpenCV于11月20日发布了OpenCV-3.4.4和OpenCV-4.0.0.这些版本中有很多错误修复和其他更改.发布重点如下: OpenCV现在是C ++ 11库,需要符合C ++ 11标准的 ...
- Genome Aggregation Database (gnomAD) 简介 | 参考人群等位基因频率数据库
Genome Aggregation Database (gnomAD) 这是一个关于什么的数据库?broad institute开发的,整合了目前几乎所有的公共的WES和WGS测序数据,并对数据做了 ...