回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差).MAE(平均绝对误差).MSE(平均平方误差).R2_score.但是当量纲不同时,RMSE.MAE.MSE难以衡量模型效果好坏.这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下. 预备知识 搞清楚R2_score计算之前,我们还需要了解几个统计学概念. 若用$y_i$表示真实的观测值,用$\bar{y}$表示真实观测值的平均值,用$\hat{y_i}$表示预测值,则: 回归平方和:SSR $$SSR = \s

目录 决策树算法 ID3算法[1] C4.5 改进[1] "纯度"度量指标:信息增益率 离散化处理 CART(分类与回归树,二叉) 度量指标 二值化处理 不完整数据处理 CART生成算法[4] CART剪枝[3] 决策树优缺点 参考文献 决策树算法 决策树模型的核心: 1.由节点与有向边组成 2.节点分为内部节点和叶子节点 3.内部节点表示一个特征,叶子节点表示一个类 每个内部特征表示一个特征属性上的测试,分支代表这个特征属性在某个值域上的输出 决策树的关键步骤是分裂属性,即按照一种特

异常检测原理是根据训练数据的高斯分布,计算均值和方差,若测试数据样本点带入高斯公式计算的概率低于某个阈值(0.1),判定为异常点. 1 创建数据集转化工具类,把csv数据集转化为RDD数据结构 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.rdd.RDD object Featu

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect

原创博文,转载请注明出处. (为了节约空间,打印结果常用"..."表示省略) 一.加载数据集 1. 加载sklearn自带的数据集 scikit-learn有一些自带的标准数据集,例如用于分类的经典数据集iris和digits以及用于回归的boston house prices数据集. 这些自带的数据集一种是类似字典的对象,它保存所有的数据(通常情况下,特征向量存储在.data成员中,在监督学习中,标签存储在.target成员中)和关于数据的元数据(如.target_names成员用来

数据挖掘和机器学习 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切.机器学习方法构成数据挖掘的核心,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务. 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程.这个寻找过程必须是自动的或半自动的,并且数据总量应该是具有相当大的规模,从中发现的模式必须有意义并能产生一定的效益.通常,数据挖掘需要分析数据库中的数据来解决问题,如客户忠实度分析.市场购物篮分析等. 机器学习分为两种主要类型.第一种称为有监督学习,或称为预测学习,其目标是在给定一系列

支持向量机(Support Vector Machines) 优化目标(Optimization Objective) 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法.在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用算法 A 还是算法 B ,其实一个算法的表现通常依赖于你的水平.例如:你为算法所设计或选择的特征.正则化参数的选取.学习曲线.误差分析.算法评估,等等诸如此类的细节决定了一个算法的性能. 在机器学习领域中,还有一个更加强大的监督学习算法被广泛地应用于工业界和学术界

目录 朴素贝叶斯分类(NBC) 程序简介 分类流程 字典(dict)构造:用于jieba分词和槽值替换 数据集构建 代码分析 另外:点击右下角魔法阵上的[显示目录],可以导航~~ 朴素贝叶斯分类(NBC) 这篇博客的重点不在于朴素贝叶斯分类的原理,而在于怎么用朴素贝叶斯分类器解决实际问题.所以这边我就简单介绍以下我们使用的模型. NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类.它假设特征条件之间相互独立,先

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

这一节使用TF搭建一个简单的神经网络用于回归预测,首先随机生成一组数据 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt tf.set_random_seed(42) np.random.seed(42) x = np.linspace(-1,1,100)[:,np.newaxis] #<==>x=x.reshape(100,1) noise = np.random.normal(0,0.1,s

相关评价指标在这片文章里有很好介绍 信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic) 比较分类模型的可视工具,曲线上各点反映着对同一信号刺激的感受性. 纵轴:真正率(击中率)true positive rate ,TPR,称为灵敏度.所有实际正例中,正确识别的正例

ROC 曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc 曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 对于分类器或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F1 score等,以及这里要讨论的ROC和AUC.下图是一个 ROC 曲线的示例: 横坐标:Sensitivity,伪正类率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本

转:http://blog.csdn.net/hanchengxi/article/details/19089589 一.磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念,从字义来理解就是输入输出.操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在 I/O.比如,CPU 有 I/O,内存有 I/O, VMM 有 I/O, 底层磁盘上也有 I/O,这是广义上的 I/O.通常来讲,一个上层的 I/O 可能会产生针对磁盘的多个 I/O,也就是说,上层的 I/O 是稀疏的,下层的 I/O 是密集的. 磁盘的 I/O,顾名思义

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github

记正样本为P,负样本为N,下表比较完整地总结了准确率accuracy.精度precision.召回率recall.F1-score等评价指标的计算方式: (右键点击在新页面打开,可查看清晰图像) 简单版: precision = TP / (TP + FP) # 预测为正的样本中实际正样本的比例 recall = TP / (TP + FN) # 实际正样本中预测为正的比例 accuracy = (TP + TN) / (P + N) F1-score = / [( / precision) +

最近翻阅资料,找到 chart.DataManipulator.FinancialFormula()公式的使用,打开另一扇未曾了解的窗,供大家分享一下. 一 DataManipulator类 运行时,执行数据操作.此类是通过chart中DataManipulator属性对外公开的. 在C#中的继承关系如下: System.Object System.Web.UI.DataVisualization.Charting.DataFormula System.Web.UI.DataVisualizat

看到一副图片挺有意思,放在片头 序 "傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润,和煦的西风吹来,抬头看看天边的晚霞,嗯明天又是一个好天气.走到水果摊旁,挑了个根蒂蜷缩.敲起来声音浊响的青绿西瓜,一边满心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感,一边愉快地想着,这学期狠下了工夫,基础概念弄得很清楚,算法作业也是信手拈来,这门课成绩一定差不了!" 上面的经验是靠我们人类自身完成的,计算机能帮忙么?机器学习正是这样一门学科,它致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能. 现在各行各业强调使用大数据手

在解决分类问题的时候,可以选择的评价指标简直不要太多.但基本可以分成两2大类,我们今分别来说道说道 基于一个概率阈值判断在该阈值下预测的准确率 衡量模型整体表现(在各个阈值下)的评价指标 在说指标之前,咱先把分类问题中会遇到的所有情况简单过一遍.36度的北京让我们举个凉快一点的例子-我们预测会不会下雨!横轴是预测概率从0-1,红色的部分是没下雨的日子(负样本),蓝色的部分是下雨的日子(正样本).在真实情况下我们很难找到能对正负样本进行完美分割的分类器,所以我们看到在预测概率靠中间的部分,正负样本

github下载链接:https://github.com/Maluuba/nlg-eval 将下载的文件放到工程目录,而后使用如下代码计算结果 具体的写作格式如下: from nlgeval import NLGEval nlgeval=NLGEval() #对应的模型生成的句子有三句话,每句话的的标准有两句话 hyp=['this is the model generated sentence1 which seems good enough','this is sentence2 whic

python平台下实现xgboost算法及输出的解释 1. 问题描述 ​ 近来, 在python环境下使用xgboost算法作若干的机器学习任务, 在这个过程中也使用了其内置的函数来可视化树的结果, 但对leaf value的值一知半解; 同时, 也遇到过使用xgboost 内置的predict 对测试集进行打分预测, 发现若干样本集的输出分值是一样的. 这个问题该怎么解释呢? 通过翻阅Stack Overflow 上的相关问题, 以及搜索到的github上的issue回答, 应该算初步对这个问