一直在用的结果, 从代码中整理出来. 评分卡模型的结果一般在excel中即可计算完成. 下面是在number中计算评分卡模型的性能(KS/AUC), 表格中百分数省略%…

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目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为…

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True…

模型性能的度量 在监督学习中,已知样本 ,要求拟合出一个模型(函数),其预测值与样本实际值的误差最小. 考虑到样本数据其实是采样,并不是真实值本身,假设真实模型(函数)是,则采样值,其中代表噪音,其均值为0,方差为. 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测,所以,拟合出函数后,需要在测试集(训练时未见过的数据)上检测其预测值与实际值之间的误差.可以采用平方误差函数(mean squared error)来度量其拟合的好坏程度,即 误差期望值的分解 经过进一步的研究发现,对于某种特定的模型…

在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论…

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于…

译<容器网络中OVS-DPDK的性能> 本文来自对Performance of OVS-DPDK in Container Networks的翻译. 概要--网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,VFV)是一种突出的(prominent)技术,用虚拟化的网络软件来代替传统硬件网络节点.伴随着软件领域细分到微服务应用这一过程的发展,容器似乎(appear to)适应了应用程序的可靠性,可获得性,可操作性.为了促进(facilitate)在高稠密(high…

以前做过简单的rim light勾边,几何勾边,这次又做了后处理的勾边,工程化的时候,都遇到很多问题,简单总结一下. 首先是火炬之光勾边效果,类似轮廓光的实现,简单的卡通渲染也是通过类似的算法加采样色阶图实现. 火炬中的勾边相当于为角色添加内测光的效果,即通过计算标准散射点积运算来确定顶点法线N和光线向量L之间角度的余弦,用以确定顶点或像素接收到多少光线:s=L·N. 算法的优势就是: 实现比较简单,通过调整参数就可以开关内测勾边光的效果.可以使用顶点法线,这样更省,火炬中就是vertex Sh…

上篇文章将Excel中数据导入数据库时,将从Excel读入的数据均转换成了数据库相应字段的类型,其实这是没有必要的,因为对于数据库各种类型的插入,均可以字符串格式插入.比如表WQ_SWMSAR_A字段定义如下: 其中RESULTID为自增长字段. 可利用以下语句插入: insert into [WaterQuality2].[dbo].[WQ_SWMSAR_A] (STCD,ASOT,ASDR,WQG,MESPEST) values(','chenyuming') 插入结果如下: 所以对于Dat…