一.P-R曲线 P-R曲线刻画查准率和查全率之间的关系,查准率指的是在所有预测为正例的数据中,真正例所占的比例,查全率是指预测为真正例的数据占所有正例数据的比例. 即:查准率P=TP/(TP + FP) 查全率=TP/(TP+FN) 查准率和查全率是一对矛盾的度量,一般来说,查准率高时,查全率往往偏低,查全率高时,查准率往往偏低,例如,若希望将好瓜尽可能多选出来,则可通过增加选瓜的数量来实现,如果希望将所有的西瓜都选上,那么所有的好瓜必然都被选上了,但这样查准率就会较低:若希望选出的瓜中好瓜比例

一.Precision - Recall 的平衡 1)基础理论 调整阈值的大小,可以调节精准率和召回率的比重: 阈值:threshold,分类边界值,score > threshold 时分类为 1,score < threshold 时分类为 0: 阈值增大,精准率提高,召回率降低:阈值减小,精准率降低,召回率提高: 精准率和召回率是相互牵制,互相矛盾的两个变量,不能同时增高: 逻辑回归的决策边界不一定非是 ,也可以是任意的值,可根据业务而定:,大于 threshold 时分类为 1,小于

题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

ROC曲线 受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve).得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已.接受者操作特性曲线就是以假阳性概率(False positive rate)为横轴,击中概率为纵轴所组成的坐标图,和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线. RO

document.body.innerHTML = '<canvas></canvas>' var cvs = document.querySelector("canvas") cvs.style.border = "1px solid red" var ctx = cvs.getContext("2d"); var x0,y0; for(var i=0;i<300;i++){ var x = i,y=Math.si

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

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

园子里关于遗传算法的教案不少,但基于geatpy框架的并未多见,故分享此文以作参考,还望广大园友多多指教! Geatpy出自三所名校联合团队之手,是遗传算法领域的权威框架(python),其效率之高.应用领域之广远胜诸多第三方工具,此处不作赘述,直接上链接: 官网:http://www.geatpy.com/start 源码:https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy 使用Geatpy需要安装geatpy模块(pip insta

一.基础理解 1)定义 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 定义:描述 TPR 和 FPR 之间的关系: 功能:应用于比较两个模型的优劣: 模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得: 比较方式:ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积,越大模型越优: TPR(True Positive Rate):真正率:被预测为正的正样本结果数 / 正样本实际数:TPR = TP /(TP + FN): TNR(True Negative Rate):真负率:

ROC曲线 意义 ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值. 例子 如上图(图1,引用自维基百科

2.1 线性变换将面积伸缩 对于一个\(\R^2\to\R^2\)的线性变换: \[ T(x,y)= \left[ \begin{array}{c} 4x-2y\\ 2x+3y \end{array} \right] \] 设区域\(S_1=\{(x,y)|0\leq x,y\leq1\}\),若想要求\(\iint_{S_1}T(x,y)\ d\sigma\).可以通过基底表示单位正方形:\(e_1=(1,0)',e_2=(0,1)'\),则: \[ S_1=\{xe_1+ye_2|0\leq

说明: 1.本笔记对<R语言实战>一书有选择性的进行记录,仅用于个人的查漏补缺 2.将完全掌握的以及无实战需求的知识点略去 3.代码直接在Rsudio中运行学习 R语言实战(第二版) part 1 入门 ----------第1章 R语言介绍-------------------- help.start() #帮助文档首页 demo() #R语言demo演示 demo(package = .packages(all.available = TRUE)) demo(image) #演示图像 ex

 linux中,常常涉及到权限的问题.文件的权限有3组,owner,group,other,每一组都有rwx三种设置.r(4):可读:w(2):可写:x(1):可执行.我们在执行shell命令ls -l时,就会显示出文件的所有信息,第一组就是文件属性中的高级属性,权限.这一组总共有10格,每一格是一个bit.   第一个是特殊位:   d表示目录:   l表示连接文件:   -表示文件:   b表示为装置(device)文件中可供存储的接口设备:   c表示为装置文件中的串行端口设备(如键盘,鼠

作者按:本文根据去年11月份CSDN举办的“大数据技术大会”演讲材料整理,最初发表于2012年2月期<程序员>杂志. 0  R 的安装

一 CAShapeLayer 简介 1,CAShapeLayer继承至CALayer,可以使用CALayer的所有属性 2,CAShapeLayer需要与贝塞尔曲线配合使用才有意义:单独使用毫无意义 3,使用CAShapeLayer与贝塞尔可以实现不在view的drawRect方法中画出一些想要的图形: 4,CAShapeLayer属于Core  Animation框架,其动画渲染直接提交到手机的GPU当中,相较于view的drawRect方法使用CPU渲染而言,其效率极高, 能大大优化内存使用

通过CAShapeLayer和贝塞尔曲线搭配的方法,创建的简单的圆形进度条的教程先简单的介绍下CAShapeLayer1,CAShapeLayer继承自CALayer,可使用CALayer的所有属性2,CAShapeLayer需要和贝塞尔曲线配合使用才有意义.Shape:形状贝塞尔曲线可以为其提供形状,而单独使用CAShapeLayer是没有任何意义的.3,使用CAShapeLayer与贝塞尔曲线可以实现不在view的DrawRect方法中画出一些想要的图形 关于CAShapeLayer和Dra

初次接触CAShapeLayer和贝塞尔曲线,看了下极客学院的视频.对初学者来说感觉还不错.今天来说一个通过CAShapeLayer和贝塞尔曲线搭配的方法,创建的简单的圆形进度条的教程先简单的介绍下CAShapeLayer1,CAShapeLayer继承自CALayer,可使用CALayer的所有属性2,CAShapeLayer需要和贝塞尔曲线配合使用才有意义.Shape:形状贝塞尔曲线可以为其提供形状,而单独使用CAShapeLayer是没有任何意义的.3,使用CAShapeLayer与贝塞尔

转载自:http://46aae4d1e2371e4aa769798941cef698.devproxy.yunshipei.com/qiaoqiaoqiao2014/article/details/46928787 1.CAShapeLayer简介  1.1CAShapeLayer继承于CALayer,可以使用CALayer的所有属性值:    1.2CAShapeLayer需要贝塞尔曲线配合使用才有意义(也就是说才有效果)    1.3使用CAShapeLayer(属于CoreAnimati

Circular Area Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 5682   Accepted: 2225 Description Your task is to write a program, which, given two circles, calculates the area of their intersection with the accuracy of three digits after

前言 CAShapeLayer继承自CALayer,因此,可使用CALayer的所有属性.但是,CAShapeLayer需要和贝塞尔曲线配合使用才有意义. 关于UIBezierPath,请阅读文章:iOS UIBezierPth精讲 基本知识 看看官方说明:   1 2 3 4 5 6 7 8 9   /* The shape layer draws a cubic Bezier spline in its coordinate space. * * The spline is describe

面向对象编程示例:求周长和面积 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> using namespace std; //圆的周长 double getCircleGirth(double r) { return 2 * 3.14*r; } //源的面积 double getCircleArea(double r) { return 3.14*r*r; } //用面向对象实现 //圆类 class Circle { public: v