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

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as

Curling 2.0 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 14289 Accepted: 5962 Description On Planet MM-21, after their Olympic games this year, curling is getting popular. But the rules are somewhat different from ours. The game is play

4 Values whose Sum is 0 Time Limit: 15000MS Memory Limit: 228000K Total Submissions: 17875 Accepted: 5255 Case Time Limit: 5000MS Description The SUM problem can be formulated as follows: given four lists A, B, C, D of integer values, compute how man

在介绍ROC曲线之前,先说说混淆矩阵及两个公式,因为这是ROC曲线计算的基础. 1.混淆矩阵的例子(是否点击广告): 说明: TP:预测的结果跟实际结果一致,都点击了广告. FP:预测结果点击了,但是真实情况是未点击. FN:预测结果没有点击,但是真实情况是点击了. TN:预测结果没有点击,真实情况也是没有点击. 2.两个公式: 1)真正率: TPR=TP/(TP+FN) 2)假正率 FPR=FP/(FP+TN) 3.ROC曲线就是真正率随假正率的变化情况.下面用一段代码展示一下(sklearn

相信很多人都看到过上面这种方块图,有点像"华夫饼图"的升级版,也有点像"热图"的离散版.我在一些临床多组学的文章里面看到过好几次这种图,用它来展示病人的临床信息非常合适,我自己也用R包或者AI画过类似的图.今天给大家演示一下,如何用ggplot2里面的geom_tile函数画这种图. 先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄.性别.症状.是否有RNA-seq和WES测序等信息. library(ggplot2) library(tidyverse) l

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51788927 在样本分布及其不均匀的情况下,建议用PRC...可以看下这个精确率.召回率.F1 值.ROC.AUC 各自的优缺点是什么? - 机器学习里面qian lv的回答

0  CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext(); 设置上下文 1 CGContextMoveToPoint 开始画线 2 CGContextAddLineToPoint 画直线 4 CGContextAddEllipseInRect 画一椭圆 4 CGContextSetLineCap 设置线条终点形状 4 CGContextSetLineDash 画虚线 4 CGContextAddRect 画一方框 4 CGContextStr

SkBitmap bmp; bmp.setConfig(SkBitmap::kARGB_8888_Config, rect.Width(), rect.Height()); bmp.allocPixels(); SkCanvas canvas(bmp); SkPaint paint; SkRect rect; SkPaint::Style oldStyle; //画矩形 // rect.setXYWH(100, 100, 200, 200); // paint.setColor(SK_Color

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.

0  CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext(); 设置上下文 1 CGContextMoveToPoint 开始画线 2 CGContextAddLineToPoint 画直线 4 CGContextAddEllipseInRect 画一椭圆 4 CGContextSetLineCap 设置线条终点形状 4 CGContextSetLineDash 画虚线 4 CGContextAddRect 画一方框 4 CGContextStr

参数设置 α: 梯度上升算法迭代时候权重更新公式中包含 α :  http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38468303 为了更好理解 α和最大迭代次数的作用,给出Python版的函数计算过程. # 梯度上升算法-计算回归系数 # 每个回归系数初始化为1 # 重复R次: # 计算整个数据集的梯度 # 使用α*梯度更新回归系数的向量 # 返回回归系数 def gradAscent(dataMatIn, classLabels,alpha=

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

要实现无限级分类,递归一般是第一个也是最容易想到的,但是递归一般被认为占用资源的方法,所以很多系统是不考虑使用递归的 本文还是通过数据库的设计,用一句sql语句实现 数据库字段大概如下: 字段 说明 id 编号 parend_id 父分类编号 class_name 分类名 path 分类路径,以 id 为节点,组成类似 ,1,2,3,4, 这样的字符串 可以假设有如下的数据: id parent_id class_name path 1 0 分类1 ,1, 2 0 分类2 ,2, 3 1 分类1

mysql 将null转代为0 分类: Mysql2012-12-15 11:56 6447人阅读 评论(1) 收藏 举报 1.如果为空返回0 select ifnull(null,0) 2.如果为空返回0,否则返回1 select if(isnull(col),0,1) as col. MYSQL 中的IFNULL函数 IFNULL(expr1,expr2) 如果expr1不是NULL,IFNULL()返回expr1,否则它返回expr2.IFNULL()返回一个数字或字符串值,取决于它被使用

<? global $wp_query; $cat_ID = get_query_var('cat'); $category = get_category($cat_ID); echo $category->slug; ?> get_category()    根据分类ID获得指定分类全部信息,以数组或是对象的形式返回,以下是该函数的返回值示例: stdClass Object( //ID 分类和标签混编 [term_id] => 5 //分类名 [name] => Cat

1.找到 category.php 和goods.php 两个文件修改: $smarty->assign('categories', get_categories_tree(0)); // 分类树get_categories_tree(0)要为0才会显示所有分类,或连0也不要,否则点到子栏目就只显示子栏目 //改好后要清除缓存

开发环境: 服务器系统:CentOS-6.x web服务器:Apache-2.2.x php版本:PHP-5.3.x 开发工具:sublime text 3 ,谷歌浏览器 数据库查询工具:phpmyadmin 协作工具:乌龟SVN 约定: 数据表前缀:blog_ 数据表主键名:表名_id,自增,不为空 时间字段类型统一为timestamp,每个表必须含有创建时间(默认当前时间),更新时间(默认由mysql更新) 字符集采用UTF-8 项目定义:多用户博客系统--运行在SAE上,基于php的最新3

AFNetworking 使用方法(2.0) 分类: IOS2014-11-12 09:17 2018人阅读 评论(0) 收藏 举报   目录(?)[+]   本文介绍的是AFNetworking-2.0 使用方法(增加适应:不完善的head內的 meta的content格式) 随着asihttprequest的停止更新,许多人都转向了AFNetworking. MKNetworkKit.我也是其中一个.于是我从网上找了许多文章作参考,但是结果都是失败告终.研究了好久都搞不透,最后还是请人帮忙搞

SparkMLlib分类算法之支持向量机 (一),概念 支持向量机(support vector machine)是一种分类算法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解.参考网址:http://www.cnblogs.com/end/p/384

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说