小书匠深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题 假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件. 经过自己的努力,自己设计了模型,得到了结果,分类结果如下: 不是垃圾邮件70封(其中真实不是垃圾邮件60封,是垃圾邮件有10封) 是垃圾邮件30封(其中真实是垃圾邮件25封,不是垃圾邮件5封) 现在我们设置,不是垃圾邮件.为正样本,是垃圾邮件为负样本 我们一般使用四

总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,    

来源引用:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 1.引言 贝叶斯是经典的机器学习算法,朴素贝叶斯经常运用于机器学习的案例.比如说 文本分类/垃圾邮件的分类/情感分析:在文本分类中,贝斯依旧占有一席之地,因为文本数据中,分布独立这个假设基本上成立的. 推荐系统:朴素贝叶斯和协同过滤一起使用,经常出现在推荐系统.以后有机会会好好写一篇关于推荐系统的文章. 值得提醒的,以下部分点是要知道的: 数据要服从正态分布, 使用拉

文章目录 0. BERT介绍 1. BERT配置 1.1. clone BERT 代码 1.2. 数据处理 1.2.1预训练模型 1.2.2数据集 训练集 测试集 开发集 2. 修改代码 2.1 加入新的处理类 2.2 处理类注册 3. 运行代码 4. 分类预测 4.1 修改参数, 进行预测 4.2 得到类别 5. 运行问题 5.1 出现内存不够 6. 源码 GITHUB 地址 0. BERT介绍 google 在2018年放出的大杀器, 作为当前NLP的最新技术,此模型在NLP的多个上游下游问

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改动,仅供个人学习使用 简介 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法. 一句话解释版本:混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来.这个表就是混淆矩阵. 数据分析与挖掘体系位置 混淆矩阵是评判模型结果的指标,属于模型评估的一部分.此外,混淆矩阵多用于判断分类

使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归  和   随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地,可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessi

准备工作: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,下载LIBSVM:(LIBSVM工具相较于MATLAB自带的工具:1).支持多分类及回归(‘-s 0’ ,‘-s 1' -> 多分类'-s 3':'-s 4' -> 回归:'-s 2' -> one-class SVM),matlab自带的仅支持二分类,且不支持回归2).支持核函数种类多样(linear;polynomial;RBF(radial basis function);sigmoi

使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors

(一)数据准备 1.爬取京东自营店kindle阅读器的评价数据,对数据进行预处理,使用机器学习算法对评价文本进行舆情分析,预测某用户对本商品的评价是好评还是差评.通过数据分析与模型分析,推测出不同型号(价格)的kindle具有的特征,并根据每种型号的特征向不同需求的顾客推荐.爬取的数据集中包括“评论”.“字数”.“评论的点赞数”.“评论的评论数”.“评论类型”五列,为了找出价值较高的数据.首先利用主成分分析的方法,将“字数”.“评论的点赞数”.“评论的评论数”作为输入变量,得到每条数据的权重,而

此次我做的实验是二分类问题,输出precision,recall,accuracy,auc # -*- coding: utf-8 -*- #from sklearn.neighbors import import numpy as np from pandas import read_csv import pandas as pd import sys import importlib from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier fro

预测结果为1到11中的1个 首先加载数据,训练数据,训练标签,预测数据,预测标签: if __name__=="__main__": importTrainContentdata() importTestContentdata() importTrainlabeldata() importTestlabeldata() traindata = [] testdata = [] trainlabel = [] testlabel = [] def importTrainContentda

import xgboost as xgb import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split if __name__ == '__main__': iris_feature_E = "sepal lenght", "sepal width", "petal length", "petal width&qu

分类模型的评价指标Fscore 小书匠深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题 假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件. 经过自己的努力,自己设计了模型,得到了结果,分类结果如下: 不是垃圾邮件70封(其中真实不是垃圾邮件60封,是垃圾邮件有10封) 是垃圾邮件30封(其中真实是垃圾邮件25封,不是垃圾邮件5封) 现在我们设置,不是垃圾邮件.为正样本,是

>>以下内容参考wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall 精确度 precision  = (true positive)/(selected elements) = tp/(tp+fp) ,表示预测为正例的样本中,真正的正例所占的比例. 召回率 recall = (true positive)/(relevant elements) = tp/(tp+fn) ,表示被预测出的真正的正例,占真正的正例的比例. 注

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

机器学习算法 原理.实现与实践 —— 分类.标注与回归 1. 分类问题 分类问题是监督学习的一个核心问题.在监督学习中,当输出变量$Y$取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题. 监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型,称为分类器(classifier).分类器对新的输入进行输出的预测,这个过程称为分类. 分类问题包括学习与分类两个过程.在学习的过程中,根据已知的训练样本数据集利用有效的学习方法学习一个分类器:在分类中,利用学习的分类器对新的输入实例进行分类. 对于训练数据集$(x_1,

轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP.True Positive   真阳性:预测为正,实际也为正 FP.False Positive  假阳性:预测为正,实际为负 FN.False Negative 假阴性:预测与负.实际为正 TN.True Negative 真阴性:预测为负.实际也为负. [一致判真假,预测判阴阳.] 以分类问题为例: 首先看真阳性:真阳性的定义是“预测为正,实际也

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别,必须指定分类阈值(也称为判定阈值).如果值高于该阈值,则表示“1”:如果值低于该阈值,则表示“0”.人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5,但阈值取决于具体问题,因此必须对其进行调整. 2- 真与假.正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别. 假正例是指模型将负类别样本

一.CART决策树模型概述(Classification And Regression Trees)   决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分,树的构建可以看成是变量(属性)选择的过程,内部节点表示树选择那几个变量(属性)作为划分,每棵树的叶节点表示为一个类的标号,树的最顶层为根节点. 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.​​决策树算法属于有指导的学习,即原数据必须包含预测变量和目标变量.决策树分为分类决策树(目标变量为分类型数