本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这

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

混淆矩阵 精准率/查准率,presicion 预测为正的样本中实际为正的概率 召回率/查全率,recall 实际为正的样本中被预测为正的概率 TPR F1分数,同时考虑查准率和查全率,二者达到平衡,=2*查准率*查全率/(查准率+查全率) 真正率 = 灵敏度 sensitivity 召回率 TP/TP+FN ,只关注正样本中有多少被准确预测 假正率 = 1- 特异度 = FP/(FP+TN),有多少负样本被错误预测   在正负样本足够的情况下,可以用ROC曲线.AUC.KS评价模型区分能力和排序

用matlab绘制幂函数 下周轮到我做论文汇报了,刚好前两天看了网格水印的文章,就决定汇报前两天看到的那篇论文了.在准备ppt的过程中,绘制了一些幂函数,感觉matlab真的是很强大啊,可以绘制各种曲线.下面就简要介绍一下如何用matlab绘制幂函数的曲线. 上图绘制的曲线是Y = X^k,k的取值可以从曲线上看出.曲线上的“k=xxx”是截图后在绘图工具中添加的,便于直观的查看k与曲线的对应.在如上图所示的曲线中,我们设置横坐标X的取值范围为[0,1]. 绘制k=0.25的曲线代码如下 x=0

[MATLAB]用MATLAB绘制奥运五环 今天用MATLAB绘制了一个奥运五环,好吧,实际上是帮人做作业,嘿嘿. 贴代码: clear; clc; N = 1000; angle = linspace(pi/4, 9*pi/4, N); %等间距生成角度 xb = cos(angle) * 0.9; yb = sin(angle) * 0.9; xy = cos(angle) * 0.9 + 1; yy = sin(angle) * 0.9 - 1; xk = cos(angle) * 0.9

用matlab绘制箭头 http://npfeng900.blog.163.com/blog/static/14456108201221922944998/ 用matlab绘制箭头1 用matlab绘制箭头 1.    quiver 和quiver3命令 这两个命令适合画关于“场”中向量的图,不适合于画单个剪头,而且放大之后,剪头不是很好看 如: [X,Y] = meshgrid(-2:.2:2); Z = X.*exp(-0.5.*X.^2 - Y.^2); [DX,DY] = gradien

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 鸢尾花分类 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态 API 最新版本 控制台应用程序 .txt 文件 鸢尾花分类 多类分类 Sdca Multi-class

半年前用numpy写了个鸢尾花分类200行..每一步计算都是手写的  python构建bp神经网络_鸢尾花分类 现在用pytorch简单写一遍,pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络 import pandas as pd import torch.nn as nn import torch class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequen

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

reference:https://jingyan.baidu.com/article/870c6fc36fdacfb03ee4be58.html shp: http://muchong.com/html/201304/5748467.html MATLAB是著名的科学软件,具有绘图.编程.仿真等强大的功能.现在介绍MATLAB绘制中国地图的三种方式,分别是(1)使用m_map工具箱命令绘制中国地图:(2)使用mapshow和geoshow命令直接绘制中国地图:(3)使用worldmap+geo

matlab 7.0 绘制二维.三维心形函数       又到周六,下周就要迎来春节小长假了,想想都有些激动.在外漂了一整年,总于可以回家和父母团聚了,还有吃好吃的...,哎呀~想想都流口水呢.不过先不要激动,假期到来前还是要好好工作的,明天周日苦逼的调休...       下面回归正题,聊聊这周想分享的好东西,就是用MATLAB绘制心型图,对!是 ' 心 ' 形的哦~,本人并不是数学专业,只是工作中H5页面做动画有用过动画曲线,比如tween.js,由于底层动画控制逻辑是数学函数.于是回忆起自

使用matlab绘制从KEIL memory导出的内存数据 如标题,某些时候我们需要分析keil调试过程中的数据,比如从I2S.SPI.I2C或者UART获取到的波形数据,这些数据时数字流,通过逻辑分析仪是没有办法直观的观察其波形,因此,我们需要把数据导出来,通过合适的工具使数据可视化,比如一些规律的波形图. 下面我将提供一种方法供参考 高潮来了 第一步:导出数据到本地 KEIL通过ULINK调试STM32时,我们可以通过keil的memory窗口定位到某一数组的内容,但是数字化的内容没有办法分

目录 Logistic回归(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.获取数据 三.构建决策边界 四.训练模型 4.1 C参数与权重系数的关系 五.可视化 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ Logistic回归(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplot

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[TOC] 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ kd树(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager import FontP

目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

Alink漫谈(八) : 二分类评估 AUC.K-S.PRC.Precision.Recall.LiftChart 如何实现 目录 Alink漫谈(八) : 二分类评估 AUC.K-S.PRC.Precision.Recall.LiftChart 如何实现 0x00 摘要 0x01 相关概念 0x02 示例代码 2.1 主要思路 0x03 批处理 3.1 EvalBinaryClassBatchOp 3.2 BaseEvalClassBatchOp 3.2.0 调用关系综述 3.2.1 calL

参考:https://jingyan.baidu.com/article/915fc414ad794b51394b20e1.html Matlab绘制子图subplot使用攻略 听语音 原创 | 浏览:35640 | 更新:2018-05-06 09:45 | 标签:MATLAB 画图 1 2 3 4 5 6 7 分步阅读 我们在sci论文的写作过程中通常遇到多个子图画在同一张图上,这篇文档将通过多个程序算例详细介绍Matlab绘制子图subplot使用攻略   工具/原料   matlab 情

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<DL4J>实战的第二篇,前面做好了准备工作,接下来进入正式实战,本篇内容是经典的入门例子:鸢尾花分类 下图是一朵鸢尾花,我们可以测量到它的四个特征:花瓣(petal)的宽和高,花萼(sepal)的 宽和高: 鸢尾花有三种:Setosa.Versicolor.Virginic