官方文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html from sklearn.model_selection import train_test_split train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data. 语法: X_train,X_test, y_train, y_t

代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

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

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

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:

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

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

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

贝塞尔曲线 Bézier curve(贝塞尔曲线)是应用于二维图形应用程序的数学曲线. 曲线定义:起始点.终止点.控制点.通过调整控制点,贝塞尔曲线的形状会发生变化. 1962年,法国数学家Pierre Bézier第一个研究了这种矢量绘制曲线的方法,并给出了详细的计算公式,因此按照这样的公式绘制出来的曲线就用他的姓氏来命名,称为贝塞尔曲线. 这里我们不介绍计算公式,只要知道贝塞尔曲线是一条由起始点.终止点和控制点所确定的曲线就行了.而n阶贝塞尔曲线就有n-1个控制点.用过Photoshop等绘

override func draw(_ rect: CGRect) { let path = UIBezierPath() // 起点 path.move(to: CGPoint(x: , y: )) // 完善曲线:两个控制点 // path.addCurve(to: <#T##CGPoint#>, controlPoint1: <#T##CGPoint#>, controlPoint2: <#T##CGPoint#>) // 完善曲线:一个控制点 path.add

UIBezierPath主要用来绘制矢量图形,它是基于Core Graphics对CGPathRef数据类型和path绘图属性的一个封装,所以是需要图形上下文的(CGContextRef),所以一般UIBezierPath在drawRect中使用. UIBezierPath的属性介绍: 1.CGPath:将UIBezierPath类转换成CGPath,类似于UIColor的CGColor 2.empty:只读类型,路径上是否有有效的元素 3.bounds:和view的bounds是不一样的,它获

功能:图片的拖动.曲线的拖放和绘制 一. 准备工作 1. 点击此下载相关的文档 二. 在浏览器中运行 dragDrop.html 文件,即可看到效果 三. 效果图

一.数字.公式.函数.变量,哦,NO! 又又一次说起贝塞尔曲线(英语:Bézier curve,维基百科详尽中文释义戳这里),我最近在尝试实现复杂的矢量图形动画,发现对贝塞尔曲线的理解馒头那么厚,是完全不能承受富有创意的创作的,至少得有我当年追我老婆的脸皮厚才行. 然而,瞅瞅维基百科上的释义,或者其他一些相关的技术文章,总是离不开各种公式,一大堆变量……例如下面维基截图缩略图: 完全是数学爱好者的菜啊!我想,要是让UI设计师们去学习这些东西,估计还不如一刀来个痛快的! 这就是爱好领域与能力掌握的

对于css3的Transitions,网上很多介绍,相信大家都比较了解,这里用最简单的方式介绍下: transition语法:transition:<transition-property> <transition-duration> <transition-timing-function> <transition-delay>; 例如 transition:all 2.5s linear 0.2s; 表示全部属性变化,持续2.5秒,缓冲效果为linear,

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,

贝塞尔曲线,听着挺牛气一词,不过下面我们在做画图板的时候就用到贝塞尔绘直线,没用到绘制曲线的功能.如果会点PS的小伙伴会对贝塞尔曲线有更直观的理解.这篇博文的重点不在于如何用使用贝塞尔曲线,而是利用贝塞尔划线的功能来封装一个画图板. 画图板的截图如下,上面的白板就是我们的画图板,是自己封装好的一个UIView,下面会详细的介绍如何封装这个画图板,下面的控件用来控制我们画图板的属性以及Undo,Redo和保存功能.点击保存时会把绘制的图片保存到手机的相册中.下面是具体的实现方案. 一.封装画图板

首先,来看看完成之后的效果图: 实现原理 ①曲线阴影实现: 多个阴影重叠,就是正常阴影+曲线阴影 正常情况下,有个矩形有正常的阴影,作为主投影,这时候再定义一个有一定弧度圆角的圆角矩形,然后放在正常矩形的下面,并露出一点点底部有弧度的阴影,这样的话就可以形成曲线投影的效果.例如下面这个样子: 主要代码: html部分: <div class="effect"> </div> css部分: /*曲线阴影*/ .effect{ position: relative;

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

gnuplot: 一种更为简洁的曲线,柱状图绘图软件 gnuplot: 一种更为简洁的曲线,柱状图绘图软件 Zhong Xiewei Wed Jun 25 gnuplot简单介绍 关于gnuplot的简单性认识可以通过百度百科,上面介绍了在windows以及linux下如何安装该命令行交互式绘图工具.该工具的使用使得数据处理和图形绘制,成为了两个相对独立的内容,可以更好的将注意力集中到数据处理或是图形的绘制. 各种绘图示例 在一般的数据处理中经常需要绘制的图形有以下几类: 散点图 曲线图 柱状图

问题:从 XE4 以来,Firemonkey 曲线绘图在移动平台不平滑的问题一直令人诟病,提交到官方的 QC 也是族繁不及备载,官方似乎有意的避开这个问题,迟迟没有修正. 适用版本:XE4 ~ Berlin 10.1 update 1 (查过官方源码从 XE4 开始有 FMX.StrokeBuilder) 修正方法: 请将源码 FMX.StrokeBuilder.pas 复制到自己的工程目录里,再进行修改. unit FMX.StrokeBuilder; interface ...略... ;