不同阈值下的特异性(与sklearn.metrics.precision_recall_curve相同)_不同阈值下的多个geom_smooth_不同帖子下的相同评论 - 腾讯云开发者社区

在Go语言中，函数和方法是两种基本的代码组织和封装机制。尽管它们在语法和用途上有一些不同，但它们的核心都是相同的：执行一段特定的代码。...在这篇文章中，我们将详细探讨Go语言中的函数和方法，了解它们的相同之处和不同之处。函数和方法的基本定义在Go语言中，函数是一个独立的代码块，可以接收一些参数，执行一些操作，然后返回一个或多个结果。...return a + b } func main() { result := add(1, 2) fmt.Println(result) // 输出：3 } 另一方面，方法是与特定类型关联的函数...命名空间：函数和方法有各自的命名空间，这意味着你可以在同一个包中有一个函数和一个方法拥有相同的名字，只要它们的接收者类型不同就可以。...总结一下，Go语言的函数和方法是执行代码的两种基本方式。理解它们的相同之处和不同之处，可以帮助我们更好地组织和封装代码，编写出更优雅、更高效的Go程序。

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光纤与铜缆的插入损耗相同和不同点分析

我们接下来深入了解一下。光纤与铜缆的插入损耗有哪些相同点尽管有诸多不同因素影响铜缆和光纤的插入损耗，但无论哪种介质，过长的长度和连接不良都是两个重要原因。...光纤与铜缆的插入损耗有哪些不同点与铜缆相比，光纤的插入损耗非常低，所以被广泛用于较长距离和远程骨干网应用。...例如，当距离为100米时，光纤信号损耗仅大约为原始信号强度的3%，而相同距离6A类铜缆的信号损耗大约为其原始信号强度的94%。...在铜缆布线中，衰减与线规的关系也非常大——23 AWG线缆的衰减比相同长度24 AWG (更细)线缆的衰减小。...温度较高时，所有电缆中的衰减都会增大，所以标准规定了铜缆布线的最大工作温度，或者要求在较高温度的工作环境下将长度指标降额。 DSX5000详情_06.jpg

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谈谈不同思路下造就的不同产品与公司形态

因为某总二次创业积极地要求帮助，所以，就给了一些公司内部信息化的建议和方案，顺道又重新梳理了一下这个生态和历史发展的路径演化，这里晒出来让大家一起批评一下，看有没有更深的探讨， here we go～...如果是程序员，你们有没有疑惑过，同样一个问题，让不同的人去写代码解决的时候，写出来的代码是不一样的，当然，这里的不一样不是说对比每一行上的差异，而是说程序结构上就不一样，有的人会这样干： class...随着Facebook从一家社交起价的小破公司发展为今天的巨头，他家也自己造出了自己用的技术轮子GraphQL，与REST/ful模式做个对比，你有咩有感觉很有一种是曾相识的感觉呢？...这种概念已经提出来并流行起来了，那么，也有很多公司在沿着通用产品但思路在走，也就造就了不同的产品公司，比如Airtable，比如各种aPaaS公司，比如“NoCode” ^_- 5 后话 generic...其实没有哪种更好之说，只有合适与不合适之别。

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Spring Cloud Alibaba - 18 Nacos Config配置中心加载相同微服务的不同环境下的通用配置

文章目录需求实现 Step 1 Nacos Config 新增公共配置 Step 2 验证配置文件优先级源码需求举个例子，同一个微服务，通常我们的servlet-context 都是相同的...，不区分生产环境、测试环境，那类似这样公共的配置，我们可以每个自己单独配置一份，有没有更好的方式呢？...o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer : Tomcat started on port(s): 5678 (http) with context path '/configApp' 访问配置文件优先级精准配置会覆盖与通用配置...相同的配置，然后再和通用配置互补。...验证下启动服务，观察日志源码 https://github.com/yangshangwei/SpringCloudAlibabMaster

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【FFmpeg】视频裁剪与拼接命令 ( 裁剪视频命令 | h264 编码的 SPS 和 PPS 数据 | 拼接视频 - 相同编码和相同容器格式的拼接 | 拼接视频 - 不同编码和容器格式的拼接测试 )

; ffmpeg -f concat -i list.txt -codec copy output2.mp4 执行后 , 视频拼接成功 , 但是播放时音频与视频轨道并不同步 ; 2、拼接视频命令...视频拼接 , 视频画面的分辨率可以是不同的 , 但是视频的编码格式必须相同 , 否则会出现问题 ; 音频拼接时 , 音频编码格式需要相同 , 并且音频的采样率 / 通道数 / 采样位数...等参数也必须相同 , 才可以进行拼接 , 否则会出现问题 ; 在上一个章节中 , 使用 ts 格式进行视频拼接 , 成功率最高 , 本章节中主要展示使用不同视频编码格式 , 不同音频编码格式 , 不同音频编码参数...导致失败的案例 ; 错误原因 : 拼接视频时 , 一般都以第一个视频的编码格式和参数为基准 , 如果后面的视频编码和参数与第一个不同 , 就会出现各种问题 ; 1、拼接视频命令 -...的视频编码不变 , 音频编码由 aac 改为 ac3 编码 , 此时 2.ts 的音频编码与 1.ts 和 3.ts 的 aac 格式音频编码不同 ; 此时 , 执行 ffmpeg -i "concat

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tf.metrics

.): 根据预测计算不同阈值的精度值。precision_at_top_k(...): 计算关于稀疏标签的预测的精确度@k。recall(...): 计算关于标签的预测的回忆。....): 计算关于稀疏标签的预测的recall@k。recall_at_thresholds(...): 计算预测时不同阈值的各种回忆值。....): 在给定的灵敏度下计算特异性。sparse_average_precision_at_k(...): 重新命名为average_precision_at_k，请使用该方法。...(弃用)specificity_at_sensitivity(...): 在给定的灵敏度下计算特异性。true_negatives(...): 对真负数的权值求和。...weights:可选张量，其秩要么为0，要么与标签的秩相同，并且必须对标签(即，所有尺寸必须为1，或与对应标签尺寸相同)。metrics_collections:应该添加精确度的可选集合列表。

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精度是远远不够的：如何最好地评估一个分类器？

）敏感性与特异性（Sensitivity & specificity） ROC曲线与AUC（ROC curve & AUC）分类精度（Classification Accuracy）分类精度显示了我们所做的预测中有多少是正确的...敏感性与特异性（Sensitivity & Specificity）敏感性，也称为真阳性率（TPR），与查全率实际上是相同的。因此，它测量的是被正确预测出来的正类占全部正类的比例。...特异性与敏感性相似，但相比之下它更着眼于阴性类别。它测量的是被正确预测出来的负类占全部负类的比例。 ?...然后我们为这个概率设置一个阈值来区分正类和负类。如果概率高于阈值，则将样本分类为正。因此，不同样本的分类结果会随着阈值的改变而变化，进而改变查准率与查全率等指标。...ROC曲线通过组合不同阈值取值下的混淆矩阵，总结了模型在不同阈值下的性能。ROC曲线的x轴为真阳性率（TPR，即敏感性），y轴为假阳性率（FPR，定义为1 - 特异性）。 ? ?

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BACON：一种脑激活和变化的反向推断工具

正向推理的一个主要缺点是它缺乏特异性，因为它表明大脑区域的参与对被调查的过程/条件不是特定的。因此，需要一种不同的方法来确定特定的大脑激活或改变模式在多大程度上与心理功能或大脑病理相关。...在过去的几十年里，强大的活体核磁共振成像方法已经被开发出来;它们分别给出了不同条件和过程下的大脑结构和功能的地图。...在这种情况下，答案是通过频率统计程序来寻求的，例如最大似然法。然而，正向推理的主要缺点是它缺乏特异性，因为它倾向于建议涉及的区域不是特定的调查变量。...图3 不同疼痛阈值特异性的后验图图4 比较与认知域疼痛相关的地图的行为分析结果 3.2 精神分裂症认知 SCZ的后向概率图显示了右侧颞中回(ba21)、双侧中央前回(ba6)、左侧额中回(ba10)...图5 SCZ不同阈值特异性后验图图6 精神分裂症相关图谱的行为分析结果比较 4.

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Neuron：人类个体大脑的精准功能成像

通过不同密度的阈值来构建网络，并根据模板网络的相似性来配准（图S3A）。...网络拓扑结构在不同密度阈值下保持（图S3B和S3C）。除了枕叶骶沟的一个小区域外，RSFC模式的交叉主体变异与皮质折叠无关（图S3D）。数据集中的十个样本的网络拓扑结构具有广泛一致性（图3A和3B）。...对每个密度阈值下的每个度量单独计算受试者的（ANCOVA），控制数据量和质量（参见STAR方法）。...经过多次比较的校正后，我们发现阈值对受试者大脑的全局效率具有显著影响（2.5％密度：F [9,87] =7.81，校正p <0.001），图4C显示了2.5％阈值下的影响;图S6A和S6B示出了在每个密度阈值下每个受试者的平均值...相比之下，仅对自每个样本的一个session分析（使用相同的数据总量），产生了与组平均非常少的具有显著性响应的。

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Nature neuroscience：大鼠功能连接分析的共识方案

动物模型中的无任务功能连接提供了一个实验框架，以检查受控条件下的连接现象，并允许与在侵入性或终末操作下收集的数据模式进行比较。目前，动物的获取采用不同的方案和分析，这妨碍了结果的比较和整合。...无任务状态下的功能磁共振成像(fMRI)揭示了不同的脑网络特征，这些特征在理解健康大脑功能和疾病机制方面发挥着核心作用。...动物数据采集在不同的方案下进行，包括不同的应变、约束和麻醉条件、射频线圈设计和磁场强度。这些影响了结果和结论的泛化性。...在这项预先注册的研究中，我们收集并公开了大鼠不同fMRI采集协议的代表性数据集，并确定了与稳健和可靠的FC检测相关的实验参数。...有趣的是，尽管使用了相同的麻醉方案，fMRI采集开始时报告的呼吸频率随着大鼠品系的不同而不同(图4a,b)。最后，时间信噪比随磁场强度变化的影响可以忽略不计(图4c)。

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「粉红杀手」通缉令，AI 阅读乳腺 X 光片的能力已与医生相当

图 4：医生组 AUC 直方图与 AI 的 AUC（黄线）人类组的平均灵敏度和特异性分别为 90% 和 76%。在开发者推荐的阈值下，AI 的敏感性和特异性分别为 84% 和 89%。...表 2：医生组与不同阈值 AI 的判断结果 TP：真阳性； FP：假阳性； TN：真阴性； FN：假阴性；灵敏度 = TP / 总阳性数； 特异性 = TN / 总阴性数。...图 5：AI 的 ROC 曲线，其中蓝点是不同医生的表现当 AI 的阈值为 3.06 时，AI 的灵敏度与医生一致，检测出了 63 例恶性肿瘤，仅遗漏了 7 例。...此时 AI 的特异性与医生没有显著差异。当阈值设置为 2.91 时，AI 与医生组的特异性一致，灵敏度为 91%。...图 6：不同阈值对 AI 判断结果的影响 A：蓝色箭头为不对称区域，后鉴定为组织学 2 级导管癌； B：AI 阈值为 2.91 时的检测结果，红色十字最终鉴定为真阳性； C：AI 阈值为 3.06 时的检测结果

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使用阈值调优改进分类模型性能

如果它等于 0.5，那么就是一个随机的分类器。 Precision-Recall曲线：这条曲线显示了不同阈值下的精度和召回值。它用于可视化 Precision 和 Recall 之间的权衡。...Y 与测试集中的 Y 进行比较。...，但是使用概率我们可以测试不同的阈值的性能表现。...根据我们应用的决策阈值，相同的模型可以表现出一些不同的性能。通过调整阈值并进行结果的对比，一旦对结果满意，模型就可以投入到生产中了。总结为分类模型选择最重要的评价指标并不容易。...这种选择通常与应用程序领域有关，必须考虑错误分类的代价。在某些情况下，可能有必要咨询领域专家确定哪些错误代表最大的风险。

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使用阈值调优改进分类模型性能

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人类小脑内在组织背后的基因图谱

为了检测这些基于无任务功能网络的网络特异性基因的特异性，我们还在其他不同的小脑图谱中应用了相同程序的基因表达差异分析。...除了这些无阈值的非网络特异性基因外，我们还对平均原始log2基因表达数据应用了一组阈值，以确认这些非网络特异性基因在小脑中表达。...首先，我们用与小脑相同的程序来定义大脑皮层中的网络特异性基因，并检查了在小脑和大脑皮层的同一网络中重叠的基因。...为了检测这443个网络特异性基因在反映无任务小脑功能图谱中基因表达差异方面的特异性，我们在其他不同的小脑图谱中应用了相同程序的差异表达分析（详见“方法”）。...在同一无任务功能图谱的不同分辨率下，这443个网络特异性基因与差异表达基因的重叠较多，而在基于独立任务的功能图谱和小叶图谱的不同分辨率下的重叠较少。

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JCIM｜EHreact:用于酶促反应模板提取和评分的扩展Hasse图

其中，酶反应的反应规则的生成尤其具有挑战性，因为酶之间的底物混杂性差别很大，这导致了规则特异性的最佳水平和包含的原子的最佳数量在不同酶之间差别巨大。...每项研究都报告了在整个研究中一致的反应条件下，特定底物上酶/催化剂的产率或活性。通过手动指定一个阈值，每个数据集产生大约10-40%的活性反应，将每个反应分为活性反应和非活性反应(阈值列于表1)。...(阈值为0.5)通过相似度或EHreact获得的分数表2列出了反应模式下活性/非活性底物分类的AUC和准确性。...这一观察结果与所使用的阈值无关，但在相似性度量方面存在根本缺陷，无法区分通才酶（generalist）和专才酶（specialist），因此需要为每种酶设置不同的阈值。...当每个酶有多个反应时，EHreact的效果较好。如果只有一个反应，评分方案仍然从多个模板中提取不同特异性水平的信息，形成一个线性模板树。评分算法也有局限性。

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Neurology：早期、未用药帕金森病存在特异的白质连接

结构网络的构建：采用TrackVis，转角阈值35°（即大于35度停止追踪），进行全脑确定性追踪。FA mask为0.2，长度阈值10mm（即小于10mm删除）用于删除伪纤维束。...每个被试个体空间下的皮层及皮层下区域被作为nodes。采用上述edges与nodes得到每个被试的加权结构连接矩阵。两节点（i,j）若作为终点存在一条白质纤维束，则被认为存在结构连接。...构建组特异性白质解剖网络：为提取每组被试最一致的皮层及皮层下连接，采用非参的符号检验（nonparametric sign-tes，作者这里使用的非参数的单样本符号检验，其效果和做单样本t检验类似，单样本...因为每组中每一个被试存在不同的rich-club节点，针对使rich-club组织结构显著的最大k值，经验计算一个上限阈值，使每组中产生至少一个rich-club节点。组间采用相同的阈值确保无偏差。...PD组特异性WM连接组存在显著网络构架受损，全局信息网络传输减低（图3A）伴随左额下三角部脑区的(Inf-Fron-Tri-Left)节点度值的增高（图3B）。 ?

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数据分析：多诊断指标ROC分析

，用于展示分类模型在所有可能的分类阈值下的性能。...这样，可以使用逻辑回归或其他分类方法来估计预测指标（predictor）的概率。排序和阈值：pROC::roc函数根据预测指标的概率对样本进行排序，并计算在每个可能的阈值下模型的TPR和FPR。...再次使用pROC::coords函数，根据最佳阈值获取最佳性能指标，如敏感性、特异性等。35-39. 将AUC和95%置信区间格式化为一个字符串，包含标签、AUC值和CI的上下限。41-47....通过计算得到的AUC值，我们量化了模型的整体分类性能。进一步地，利用Youden指数，我们确定了最优的区分阈值，以实现在灵敏度和特异性之间最佳平衡。...最终，为了综合比较不同指标的分类效能，我们将它们的ROC曲线汇总在单一图形上进行了展示，直观地呈现了每个指标的AUC值和最优阈值。

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Nature neuroscience：精神疾病脑异常的局部、回路和网络异质性

成千上万的神经影像学研究记录了与特定精神疾病诊断相关的不同大脑变化，荟萃分析已经确定了受每种疾病影响最一致的大脑区域，揭示了诊断特异性和跨诊断效应。...过去对SCZ、ADHD和BP中GMV的规范化建模研究证实了这种异质性是精神疾病的普遍特征。个体不同区域的不同参与可能产生不同的临床概况，并驱动具有相同诊断的人的表型异质性。...我们使用基于群体的分组来确保跨皮层和皮层下的一致方法，允许与现有文献进行直接比较，并确保感兴趣区域种子在参与者中保持大致相同的大小，因为个体之间不同种子大小的影响尚未得到广泛研究。...具体来说，我们使用匈牙利球面自旋测试10s, 对测试数据中的每个个体的经验，无阈值偏差图进行空间旋转，然后以与观察数据相同的方式对这些旋转地图进行阈值处理。...由于我们发现使用此测试没有显着差异，因此在更严格的空间约束null模型下，我们的结果不会改变。然后，我们使用上述相同的程序获得个体特异性代理FC联合图，并计算代理组内重叠图和组间重叠差图。

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【连载】癌症中的嵌合RNA (Chimeric RNA) （二）

由于在不同内含子断点处可能产生相同嵌合RNA的事实，RT-PCR可以作为在DNA水平上检测融合基因的替代方法。随着深度测序的发展，融合基因可以以高通量的方式被发现。...是由一个亲本基因SLC45A3的外显子1与另一个亲本基因ELK4(因此命名为e1e2)的外显子2顺式剪接形成，与前列腺癌的发生相关[12]。有趣的是，它的亲本基因并没有表现出这种相关性。...这些过滤步骤包括(a)同源性过滤:如果嵌合RNA的亲本基因彼此同源或具有高序列同一性，则过滤掉(b)基于阈值的过滤:将最小数量的不一致读取和分裂读取设为阈值，将低可信度的嵌合RNA筛掉，即低于阈值的嵌合...RNA (c)伙伴基因之间的距离:如果伙伴基因之间的距离低于选定的阈值，则这部分嵌合RNA作为假阳性事件筛掉。...]字符串匹配软件将其与EricScript中预见的含有嵌合RNA的RNA样本序列匹配。

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基于美日 627 例患者的临床数据，谷歌证实 AI 辅助肺癌筛查的群体有效性

在癌症阴性病例中，同样也选取了具备不同大小的结节的数量，使有既往病例的比例与癌症病例的比例相匹配。...该研究的主要目标是，通过整合医生们对癌症的怀疑程度 (LoS) 评分，该研究扫描所有可能的数值阈值来计算灵敏度和特异性，得出了 LoS 的接收器工作特性曲线，并计算得出了 AUC。...次要目标则是，探索医生使用当地评分系统和病例管理决策阈值的敏感性/特异性，这些都是基于紧急程度的二值化阈值进行计算。...类似的，该研究也对评分系统反应和 AI 系统反应进行了相同的分析，并用 ORH 分析比较 AUC 差异。...美国(左)和日本(右)的病例在有和没有人工智能帮助的情况下的表现在 AI 辅助下，所有病例管理类别的敏感性和特异性评分都更高，美国病例和日本病例的 AI 辅助特异性分别提高了 5.5% 和 6.7%，

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理解Go语言中的函数与方法：相同之处与不同之处

光纤与铜缆的插入损耗相同和不同点分析

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