参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混.还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差. 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题,我的面试经验是:一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率,那个率,或者给一个场景让…

目录一.CRC16实现代码二.CRC32编码字符表三.CRC校验码的手动计算示例四.CRC校验原理五.CRC的生成多项式参考 一.CRC16实现代码 思路:取一个字符(8bit),逐位检查该字符,如果为1,crc^crc_mul;同时,如果原本crc最高位是1,那么crc^crc_mul后左移1位,否则只是左移一位.计算完一个字符后,装入下一个字符. #include<stdio.h> #define crc_mul 0x1021 //生成多项式 unsigned int cal_crc(un…

1.什么是性能度量? 我们都知道机器学习要建模,但是对于模型性能的好坏(即模型的泛化能力),我们并不知道是怎样的,很可能这个模型就是一个差的模型,泛化能力弱,对测试集不能很好的预测或分类.那么如何知道这个模型是好是坏呢?我们必须有个评判的标准.为了了解模型的泛化能力,我们需要用某个指标来衡量,这就是性能度量的意义.有了一个指标,我们就可以对比不同模型了,从而知道哪个模型相对好,那个模型相对差,并通过这个指标来进一步调参逐步优化我们的模型. 当然,对于分类和回归两类监督学习,分别有各自的评判标准.…

Python C3 算法 手动计算顺序   手动计算类继承C3算法原则: 以所求类的直接子类的数目分成相应部分 按照从左往右的顺序依次写出继承关系 继承关系第一个第一位,在所有后面关系都是第一个出现的,提取出来,其他都替换掉 如果步骤3中不成立,就到后面一部分去找 然后继续在后面这部分找,知道找不到,再回到第一部分去找 直到结束. 下面上例题,看下如何应用 .从左到右依次写出类继承关系,并分好部分 左边|右边 HGECA,HGEA,HGMX,HGMY|HFDBA,HFDCA,HFECA,HFEA…

IOU 在目标检测算法中,交并比Intersection-over-Union,IoU是一个流行的评测方式,是指产生的候选框candidate bound与原标记框ground truth bound的交叠率,即它们的交集与并集的比值.最理想情况是完全重叠,即比值为1.一般来说,这个score > 0.5 就可以被认为一个不错的结果了. 脚本实现: def compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU: param rec1: (…

易懂:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ 分析全面但难懂:http://mlwiki.org/index.php/ROC_Analysis 重点:1.  预测概率 需要排序 2. 计算AUC及画ROC曲线需要输入的是:预测概率+真实标签.不能输入预测标签.…

ROC 曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc 曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 对于分类器或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F1 score等,以及这里要讨论的ROC和AUC.下图是一个 ROC 曲线的示例: 横坐标:Sensitivity,伪正类率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本…

https://stackoverflow.com/questions/41032551/how-to-compute-receiving-operating-characteristic-roc-and-auc-in-keras https://github.com/keras-team/keras/issues/3230#issuecomment-319208366 http://www.luozhipeng.com/?p=1225 http://scikit-learn.org/stabl…

1. Precision和Recall Precision,准确率/查准率.Recall,召回率/查全率.这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率. 例如,有一个池塘,里面共有1000条鱼,含100条鲫鱼.机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”,那么准确率也有90%(显然这样的分类系统是失败的),然而查全率为0%,因为没有鲫鱼样本被分对.这个例子显示出一个成功的分类系统必须同时考虑Precision和Recall,尤其是面对一个不平衡分类问题. 下图为混淆矩阵,摘自wiki百…

度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例 实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率       (recall)r=TPTP+FN…