利用sklearn画AUC曲线 from sklearn.metrics import roc_curve labels=[1,1,0,0,1] preds=[0.8,0.7,0.3,0.6,0.5] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(labels, preds) print(fpr)print(tpr)print(thresholds) 结果: [0. 0. 0.5 0.5 1. ] [0.33333333 0.66666667 0.66666667 1. 1.…

tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个 但是会在python执行,这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算) 这里根据工作需要添加一个计算auc的operator,只给出最简单实现,后续高级功能还是参考官方wiki https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/adding_an_op/index.html 注意tensorflow现在和最初的官…

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$…

ROC曲线: 横轴:假阳性率 代表将负例错分为正例的概率 纵轴:真阳性率 代表能将正例分对的概率 AUC是ROC曲线下面区域得面积. 与召回率对比: AUC意义: 任取一对(正.负)样本,把正样本预测为1的概率大于把负样本预测为1的概率的概率.基于上述,AUC反映的是分类器对样本的排序能力,如果进行随机预测,那么AUC的值应该为0.5.另外AUC对样本类别是否均衡并不敏感,所以不均衡样本通常使用AUC作为评价分类器的标准. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分…

from:https://www.douban.com/note/284051363/?type=like 原帖发表在我的博客:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/).这篇博文…

转自:https://www.douban.com/note/284051363/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/).这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. # ROC曲线需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对于分类器…

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…

ROC曲线 对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签,如神经网络,得到诸如0.5,0,8这样的分类结果.这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的为0类,大于等于0.4的为1类,可以得到一个分类结果.同样,这个阈值我们可以取0.1,0.2等等.取不同的阈值,得到的最后的分类情况也就不同. 如下面这幅图: 蓝色表示原始为负类分类得到的统计图,红色为正类得到的统计图.那么我们取一条直线,直线左边分为负类,右边分为正,这条直线也就是我们所取的阈值. 阈值不同,可…

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们…

最近工作需要,要做一个矩形框,并且 用鼠标左键拖动矩形框移动其位置.网上查了一些感觉他们做的挺复杂的.我自己研究一天,做了一个比较简单的,发表出来供大家参考一下.如觉得简单,可路过,谢谢.哈哈. 先大概介绍一下原因,GDI画矩形框就不说了,很简单的.这里面最主要的就是滚轮放大和左键移动两个事件,要计算矩形框的坐标位置.下面将代码贴出如下: 先是定义需要的变量,就四个变量. //矩形框坐标        private Rectangle DrawRect = new Rectangle(0, 0…

继上篇<可视化工具solo show>罗列出一些主要基于Java开发的软件.插件之后,又仔细揣摩了下哪些可以为我所用. 一番端详之后,准备挑出其中Processing和Prefuse两位大将出来一展雄威! (备注:上次和此次“solo show”都未提及gephi,并不是说它不入流,不上档次,恰恰它是一款高大上.优秀的可视化工具,只是这两篇都是在笔者继初探gephi源码绊脚后对一些工具的探讨对比,所以没有将其入列.) 1.Processing: Processing 的最初目标是开发图形的 s…

包括内容如下图: 使用直接估计法,置信区间置信率的估计: 1.使用二项分布直接估计 $p(0.04<\hat{p}<0.06) = \sum_{0.04n\leq k \leq 0.06n}{n \choose k}0.05^{k}0.95^{n-k}$ low=ceil(n*0.04);%上取整 high=floor(n*0.06);%下取整 prob = 0; for i=low:1:high prob = prob+nchoosek(n,i)*(0.05^i)*(0.95^(n-i));…

===================================================== 最简单的视音频播放演示样例系列文章列表: 最简单的视音频播放演示样例1:总述 最简单的视音频播放演示样例2:GDI播放YUV, RGB 最简单的视音频播放演示样例3:Direct3D播放YUV,RGB(通过Surface) 最简单的视音频播放演示样例4:Direct3D播放RGB(通过Texture) 最简单的视音频播放演示样例5:OpenGL播放RGB/YUV 最简单的视音频播放演示样例…

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/34089553 今天给大家带来一个刮刮乐的小例子~基于HTML5 canvas的,有兴趣的可以改成android版本的,或者其他的~ 效果图: 贴一张我中500w的照片,咋办啊,怎么花呢~ 好了,下面开始原理: 1.刮奖区域两个Canvas,一个是front , 一个back ,front遮盖住下面的canvas. 2.canvas默认填充了一个矩形,将下面canvas效果图遮盖…

HTTL (Hyper-Text Template Language) 是一个高性能的开源JAVA模板引擎, 适用于动态HTML页面输出, 可替代JSP页面, 指令和Velocity相似.作者是阿里巴巴工程师梁飞,本文是在拜读了HTTL的设计原则之后提炼出的部分通用设计原则. 模型划分原则 按实体域,服务域,会话域划分. 不管你做一个什么产品,都一定有一个被操作的主体,比如:服务框架管理的Service,任务框架管理的Task,Spring管理的Bean等,这就是实体域. 即然有被操作者,就一定…

注意 不是用canvas画图 是在canvas中插入图片 我很是惊讶  为啥明明img标签就能解决的非要用canvas 不过别人写好的 我一般不会动 需求是 canvas中的图片自适应不能拉伸…… 老规律 还是图片 ————————————我是分割线—————————————————— HTML JS 现在的效果已经可以出来了 嗯 没错 边框颜色还是我最爱的pink 这时候你会发现我们的图片并没有垂直居中显示 (我是根据宽度要自适应的) 我们需要这样  在drawImage()方法中 进行修改x…

在未接触这门课程以前,我完全对编程一类的操作毫无兴趣.但在短短的两星期时间里,我改变了想法,原因有二.其一是老师幽默,其二是课程实用性高.我希望课程以后可以继续沿用现在由浅入深,给予足够提示的方式,引导我们来完成课程要求,并在以后解决我们化学专业引申出来的题目,或者其他有趣并有实用性的题目.希望在学习完python后,能方便解决我们的画图,计算,推理等难题.…

Pandas介绍(panel + data + analysis) 为什么使用Pandas        便捷的数据处理能力        读取文件方便        封装了Matplotlib.Numpy的画图和计算 Pandas的核心数据结构(DataFrame+Panel+Series) 3大核心结构: DataFrame            Panel            Series 1.DataFrame DataFrame    结构:既有行索引,又有列索引的二维数组    属…

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  模型验证 分类器好坏验证,模型建立好后,不是万事大吉,需要进行crossvalidation, AUC,GINi,KS,Ga…

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 python信用评分卡建模视频系列教程(附代码)  博主录制 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Minimization of risk and maximizatio…

什么是ROC曲线 ROC曲线是什么意思,书面表述为: "ROC 曲线(接收者操作特征曲线)是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表." 好吧,这很不直观.其实就是一个二维曲线,横轴是FPR,纵轴是TPR: 至于TPR,FPR怎么计算: 首先要明确,我们是在讨论分类问题中,讨论怎样绘制ROC曲线的,大前提是分类问题.别想太多,就当是二分类问题好了,一类是Positive,一类是Negative 分类模型的预测结果,被阈值化之后,判定为TP,FP,TN,FN四种情况: if Y_pr…

一.关于各层data size的分析 layer1:  floor((224-7)/2)+1=109 这里7是filter大小,2是stride layer4: floor((109+0+1-3)/2)+1=54 这里0和1是前向和后向的pad,3是filter大小,2是stride layer5:floor((54+1+1-5)/2)+1=26      floor((54+1-5)/2)+1=26 不知道上面那个是正确的,就是不知道layer5的pad的1是只一个方向(后)pad1,还是两个…

  一.准确率(Precision)和召回率(Recall)  (令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表,而T(u)是用户在测试集上的行为列表.) 对用户u推荐N个物品(记为R(u)),令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u),然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度: 准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录: 召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中.   准确率和召回率计算方法的Python代码如下: def Recal…

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(…

整个爬虫是基于selenium和Python来运行的,运行需要的包 mysql,matplotlib,selenium 需要安装selenium火狐浏览器驱动,百度的搜寻. 整个爬虫是模块化组织的,不同功能的函数和类放在不同文件中,最后将需要配置的常量放在constant.py中 项目地址:github(点击直达) 整个爬虫的主线程是Main.py文件,在设置好constant.py后就可以直接运行Main.py 从主线分析 Main.py # /bin/python # author:leoz…

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC from:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里.这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对…

Python安装完Numpy,SciPy和MatplotLib后,可以成为非常犀利的科研利器.网上关于这三个库的安装都写得非常不错,但是大部分人遇到的问题并不是如何安装,而是安装好后因为配置不当,在使用时总会出现import xxx error之类的错误.我也是自己摸索了很久才发现如何去正确配置的.下面就详细说下安装和配置的过程. 1.安装Python,这里选择2.7还是3.4都行,不过推荐使用2.7,毕竟现在的教程大部分还是基于2.7的,3.4跟2.7的语法还是略有不同,为了避免语法错误的麻烦…

参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51623339 https://arxiv.org/abs/1706.06978 注意力机制顾名思义,就是模型在预测的时候,对用户不同行为的注意力是不一样的,“相关”的行为历史看重一些,“不相关”的历史甚至可以忽略.那么这样的思想反应到模型中也是直观的. 如果按照之前的做法,我们会一碗水端平的考虑所有行为记录的影响,对应到模型中就是我们会用一个average pooling层把用户交互过的所有商品的embedding vecto…

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆…