之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标(<分类模型的性能评价指标(Classification Model Performance Evaluation Metric)>),那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢?答案是应根据应用场景进行选择. 查全率(Recall):recall是相对真实的情况而言的:假设测试集里面有100个正类,如果模型预测出其中40个是正类,那模型的recall就是40%.查全率也称为召回率,等价于灵敏性(Sensitivity)和真正率(True Positive

windows下监控文件系统的变化.用python非常方便.实例代码例如以下,非常easy.也不多说了. import os import win32file import win32con ACTIONS = { 1 : "Created", 2 : "Deleted", 3 : "Updated", 4 : "Renamed from something", 5 : "Renamed to something&q

今天遇到的生成数据库的问题django生成数据库的话,使用的是两条命令,一个是python manage.py makemigrations,以及python manage.py migrate在设计数据库表的时候,一定要搞清楚表和表之间的关系,因为表和表之间有依赖,必须是首先生成A表,才能再生成B表每一个注册过的app下面都有一个makemigrations的文件夹,这个文件夹里面的文件就是记录数据表的迁移和变化的,如果是正常情况下使用命令生成的话,也是django自行按照顺序生成的迁移文件,

Python 黑帽编程大纲(预览版) 教程说明: 本系列教程,采用的大纲母本为<Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python>一书,为了解决很多同学对英文书的恐惧,解决看书之后实战过程中遇到的问题,教程采用重实践轻理论的风格来呈现.由于原书很多地方过于简略,笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更,当然最重要的是个人偏好.教程同时提供图文和视频教程两种方式,由于教程在创作过程中,在整套教程完结前,感兴趣的同

第一步,首先在测试的脚本中添加你所需要查看的曲线图的监控路径 譬如我想查看TPS变化图 添加hps监控图 添加服务器监控图 把所有jtl文件保存到/opt/workspace/B_Stress_Test/png/目录下,图片所示路径不正确. 添加监控图 2.在所测试的服务器上打开severAgent服务 ./severAgent.sh & 3.在项目构建中增加服务器显示的图片shell脚本 shell 命令如下: #生成图片 JMETER_LIB=/opt/tools/apache-jmeter

今天闲,测试了下concurrent.futures 模块中的ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor. 对开不同的数量的进程池和任务量时,所耗时间. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor import requests import time,os def get_page(url): #print('<%s> is getting [%s]'%(os.g

内容涉及:列表遍历,图像均衡化,图像通道分离与合并 import cv2 import numpy as np import os for path in open("org_junheng.txt"): # 遍历目标图片列表 path = path.replace('\n', '') # 去除换行符 img = cv2.imread(path, 1) (b, g, r) = cv2.split(img) # 图像通道分割 clahe = cv2.createCLAHE(clipLim

一.理解查准率(precision)& 查全率(recall) 我们在平时常用到的模型评估指标是精度(accuracy)和错误率(error rate),错误率是:分类错误的样本数站样本总数的比例,即E=n/m(如果在m个样本中有n个样本分类错误),那么1-a/m就是精度.除此之外,还会有查准率和查全率,下面举例解释. 按照周志华<机器学习>中的例子,以西瓜问题为例. 错误率:有多少比例的西瓜被判断错误: 查准率(precision):算法挑出来的西瓜中有多少比例是好西瓜: 查全率(r

很多人都是在朋友圈装死,微博上蹦迪.微信朋友圈已经不是一个可以随意发表心情的地方了,微博才是! 所以你不要傻傻盯着女神的朋友圈发呆啦!本文教你如何用 Python 自动通知女神微博情绪变化,从今天开始做一个贴心小棉袄. 为了及时获取这些消息,三步可以实现: 1.定时自动爬取微博内容2.微博内容的情绪分析3.邮件自动提醒 一.微 博 内 容 获 取 首先是一些常规操作:你需要注册一个微博账户,找到你微博账户的 Cookie 然后找到你需要关注的微博用户的 id,下面以李荣浩为例: image 或者

文章目录 1.错误率与精度 2.查准率.查全率与F1 2.1 查准率.查全率 2.2 P-R曲线(P.R到F1的思维过渡) 2.3 F1度量 2.4 扩展 性能度量是用来衡量模型泛化能力的评价标准,错误率.精度.查准率.查全率.F1.ROC与AUC这7个指标都是分类问题中用来衡量模型泛化能力的评价标准,也就是性能度量.本文主要介绍前五种度量,ROC与AUC讲解见超强整理,超详细解析,一文彻底搞懂ROC.AOC. 性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不同的评

1.经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate),即如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m:相应的,1-a/m称为“精度”(accuracy),即“精度=1一错误率”.更一般地,我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error),学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经验误差”(empirical error),在新样本上的误差称为“泛化误差”(generaliza

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了 SEIR 模型微分方程的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. SEIR 模型 1.1 SEIR 模型的提出 建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,要根据传染病的发病机理和传播规律, 结合疫情

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的

1. Model Log 介绍 Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning).深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow.Pytorch.PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的超参数.Loss.Accuracy.Precision.F1值等,并以曲线图的形式进行展现对比,轻松三步即可实现. 通过调节超参数的方式多次训练模型,并使用 Model Log 工具进行记录,可以很

摘要:本文收纳了Python学习者经常使用的库和包,并介绍了Python使用中热门的问题. 01.Python 简介 什么是 Python 一种面向对象的高级动态可解释型脚本语言. Python 解释器一次读取一行代码,将其解释为低级机器语言 (如字节代码) 并执行它. 因此这种语言经常会引发运行错误. 为什么选择 Python (优势) Python 是当前最流行的语言,因为它更容易编码且具有很强的可解释性. Python 是一种面向对象的编程语言,也可用于编写一些功能代码. Python 是

写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来

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

Python黑帽编程1.1虚拟机安装和配置 Kali Linux 2016 0.1  本系列教程说明 本系列教程,采用的大纲母本为<Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python>一书,为了解决很多同学对英文书的恐惧,解决看书之后实战过程中遇到的问题而作.由于原书很多地方过于简略,笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更,当然最重要的是个人偏好.教程同时提供图文和视频教程两种方式,供不同喜好的同学选择.由于教

python or not python 我挺喜欢 python 这种编程语言,它本身的丰富的动态特性让这种语言的表达能力很强,基本上 python 上写的一行代码,可实现 java 上 1.5 到 3 行左右的功能.它上手是挺容易的,照着帮助文档学,大概两天左右,有编程经验的人就能把语言的大部分特性学会. 但要注意的是,学会 python 并不意味着能用好 python ,特别是在大型多人协作的项目上. 有以下几点是必须要注意的: 缺乏的有效静态类型检查,需要精心设计单元测试 python 是

import os import sys from time import sleep try: pid = os.fork() if pid > 0: sys.exit(0) # Exit parent. pid = os.fork()     os.setsid()    os.chdir(self.curdir)    os.umask(022) if pid > 0: sys.exit(0) # Exit parent. except OSError, e: sys.stderr.wr