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Python人工智能经典算法之逻辑回归

sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred) 4.roc曲线和auc指标 roc曲线 通过tpr和fpr来进行图形绘制...y_true -- 要把正例转换为1，反例转换为0 3.5 ROC曲线的绘制【###】 1.构建模型，把模型的概率值从大到小进行排序 2.从概率最大的点开始取值，...用于衡量一个对象的有序程度 系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高。...2.信息熵 1.从信息的完整性上进行的描述: 当系统的有序状态一致时，数据越集中的地方熵值越小，数据越分散的地方熵值越大。...2.从信息的有序性上进行的描述: 当数据量一致时，系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高。 3.把信息转换成熵值 -plogp

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R语言实现主成分和因子分析

Cattell碎石检验则绘制了特征值与主成分数的图形，这类图形可以展示图形弯曲状况，在图形变化最大处之上的主成分都保留。 最后，还可以进行模拟，依据与初始矩阵相同大小的随机数矩阵来判断要提取的特征值。...另外，两个主成分放置后的累积方差解释性没有变化，变的只是各个主成分对方差的解释（成分1从58%变为44%，成分2从22%变为37%）。...使用factor.plot（）或fa.diagram（）函数，可绘制正交或斜交结果的图形 [plain] view plain factor.plot(fa.promax,labels=rownames...做CFA的软件包：sem、openMx和lavaan等。 ltm包可以用来拟合测验和问卷中各项目的潜变量模型。...潜类别模型（潜在的因子被认为是类别型而非连续型）可通过FlexMix、lcmm、randomLCA和poLC包进行拟合。

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CAD常用基本操作

偏移值：相同两点之间的距离，可以从图中选取 B 角度值也可从图中选取，通过选取两点指定 C 环形阵列使用中应该注意中心点的选择，同时应注意构造环形阵列而且不旋转对象时，要避免意外结果，最好手动设置基点（...：spline（SPL） A 结束绘制时应先后指定起点和端点的切线方向（按Enter之后指定） B 拟合公差（F）：如果公差设置为 0，则样条曲线通过拟合点。...、圆弧或多段线和从曲线拟合多段线中删除曲线拟合。...，故两圆之间倒圆角结果为使用圆角弧与圆平滑地相连 I 三维倒角命令中，链式倒圆角，链指光滑连续相切的边 J 对两个三维几何体进行倒圆角操作时，应先进行并集操作，否则圆角会出现两几何体接触部分面积减少的情况...mline（ML） A 用于绘制多条平行线 B 对正（J）a 上：在光标下方绘制多线，在指定点处将会出现具有最大正偏移值的直线 b 无：将光标作为原点绘制多线 c 下：在光标上方绘制多线，在指定点处将出现具有最大负偏移值的直线

5.4K50

Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式，尤其是在数据量非常大时，避免了散点图中点重叠导致的可视化混乱问题。...在处理包含上万个数据点的大型数据集时，传统散点图可能会导致严重的过度绘制（overplotting），即不同数据点在图表上的位置重叠，使得无法清晰地看到数据分布。...模型预测结果分析：密度散点图非常适合用于可视化观测值和拟合值的情况，能观察到模型预测的潜在偏移与合理性。...接着，它使用核密度估计（KDE）来计算数据的密度分布。之后，它绘制了一个密度散点图，并使用多项式拟合来生成一个曲线。...最后，它计算了相关系数和 R^2 值，并设置了各种图形属性，如坐标轴刻度、颜色条、网格等。最后，它将图像保存为一个 .png 文件并显示出来。

33100

【笔记】《计算机图形学》(15)——曲线

生成式曲线: 用交并补等操作得到的曲线 图形学中常用的是参数表示的曲线, 操作起来最为自由; 隐式曲线适合表示一些固定的形状, 例如绘制圆形; 生成式曲线在表示分形的时比较常见....只看参数形式的话很多截然不同的曲线会有相同的参数形式, 这些曲线绘制出来的时形象是一样的, 但是例如在曲线内将参数写为二次幂形式, 同样参数为0.5时, 二次幂的代表的点显然与一次时代表的不同....利用线性插值我们可以在指定的两个端点(也就是系数)间进行插值, 这里的参数u就是曲线参数化得到的系数, 值从0到1, 相当于某点所在曲线上位置的百分比, 这里的p则称为控制点: ?...为了解决这个问题, 进一步扩展插值曲线后人们提出了拟合曲线, 拟合曲线的特点是它们牺牲了穿过所有控制点的性质, 换来了更好的几何性质, 所谓的拟合就是指线在拟合控制点构成的形状....: 顶点顺序反向时, 形状不变, 曲线反向 仿射不变: 对控制点进行仿射变换后形成的新曲线与直接对曲线进行仿射变换是等价的 相比之下, 贝塞尔曲线的连续性控制比较不同, 回忆PS中绘制贝塞尔曲线分段的最后一个控制点时会出现两个子结点的提示使得我们无法简单控制那两个点

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R语言主成分和因子分析

Cattell碎石检验则绘制了特征值与主成分数的图形，这类图形可以展示图形弯曲状况，在图形变化最大处之上的主成分都保留。 最后，还可以进行模拟，依据与初始矩阵相同大小的随机数矩阵来判断要提取的特征值。...另外，两个主成分放置后的累积方差解释性没有变化，变的只是各个主成分对方差的解释（成分1从58%变为44%，成分2从22%变为37%）。...使用factor.plot（）或fa.diagram（）函数，可绘制正交或斜交结果的图形 [plain] view plain copy factor.plot(fa.promax,labels=rownames...做CFA的软件包：sem、openMx和lavaan等。 ltm包可以用来拟合测验和问卷中各项目的潜变量模型。...潜类别模型（潜在的因子被认为是类别型而非连续型）可通过FlexMix、lcmm、randomLCA和poLC包进行拟合。

2.6K40

Machine Learning笔记——多变量线性回归

多元——使用多个特征值或者是变量来预测Y的值。...51.png一般来说，我们可以从图形中直接可以看得出算法有没有正常地运行。例如：α过大，就会出现以下的图形： 一般来说，我们可以从图形中直接可以看得出算法有没有正常地运行。...例如：α过大，就会出现以下的图形： 52.png 总结： 如果α太小的话，就会遇到收敛速度很慢的问题，如果α太大的话，代价函数T(θ)可能不会在每次迭代都下降。甚至可能会不收敛。...也会有一些情况，就是如果学习率α过大，也有可能会出现收敛缓慢，但是代价函数T(θ)并不会在每次迭代之后都下降。但是通常情况下，通常绘制T(θ)随迭代步数变化的曲线。...继续拿预测房价为例，除了之前的特征之外，还有其他新的特征值 53.png 多项式回归的问题 例如：我们有如下图所示预测房子的价格的数据集，可能会有多个不同的模型用于拟合。

95100

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

p=20904 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告，包括一些图形和统计输出。...当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即可。...“edf”是估计的自由度——本质上，数量越大，拟合模型就越摇摆。大约为1的值趋向于接近线性项。...我们为这些数据拟合GAM 它拟合具有单个光滑时间项的模型。我们可以查看以下预测值： plot(CO2_time) 请注意光滑项如何减少到“普通”线性项的（edf为1）-这是惩罚回归样条曲线的优点。...但如果我们检查一下模型，就会发现有些东西是混乱的。

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R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

p=20904 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告，包括一些图形和统计输出。...当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即可。...“edf”是估计的自由度——本质上，数量越大，拟合模型就越摇摆。大约为1的值趋向于接近线性项。...我们为这些数据拟合GAM 它拟合具有单个光滑时间项的模型。我们可以查看以下预测值： plot(CO2_time) 请注意光滑项如何减少到“普通”线性项的（edf为1）-这是惩罚回归样条曲线的优点。...但如果我们检查一下模型，就会发现有些东西是混乱的。

94400

Graphpad Prism9.5激活免费版下载+安装教程！Mac+Win版！

使用标准结构可以分析更大的数据集，并执行新的和改进的分析： 提高数据列的上限：在每个数据表中最多输入1024列数据。 自动识别变量类型：将多变量数据表中的变量识别为连续值，分类值或标签值。...【5】主成分分析（PCA） Prism现在在执行PCA时默认生成“方差比例”图（执行此分析时，在分析参数对话框的“图”选项卡上默认选择此图） 注：上图以二维形式显示了PCA的图形示例。...Mac）[Mac OS 11和12]修复了由超过256个连接段组成的直线和曲线出现损坏的问题 【3】其他Bug修复 Windows: 修复了Prism在相应注册表项丢失或损坏时无法启动MS Power...  1、配对t检验的统计分析及图形绘制 2、重复测量资料方差分析的统计与图形绘制 3、完全随机设计资料方差分析的统计及绘制 4、成组设计的t检验的统计分析及图形绘制 5、简单线性回归和线性相关的图形绘制...6、通过实例学习GraphPad_Prism作图的流程 7、简单线性回归和线性相关的图形绘制 8、两组独立样本的秩和检验的分析与图形绘制 9、因设计资料方差分析的统计分析与图形绘制 10、多组独立样本的秩和检验的统计分析与绘制

19.3K70

当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

当机器学习遇到简洁、强大且美观的plotly可视化库时，可谓是强强联手，从模型训练、预测、决策边界、残差、交叉验证、网格搜索到模型评价，均可以很容易地可视化出来。 ?...多线拟合 同样，在绘制多个变量及多个子图时，也不需要设置多画布，只要设置好参数 'x'，'y'，'facet_col'，'color' 即可。...与直接用plotly.express拟合普通最小二乘回归不同，这是通过散点图和拟合线组合的方式绘制图形，这会更加灵活，除了添加普通线性回归拟合曲线，还可以组合其他线性回归曲线，即将拟合结果很好地可视化出来...实际点与预测点的比较图 这介绍了比较预测输出与实际输出的最简单方法，即以真实值为x轴，以预测值为y值，绘制二维散点图。从图中看，若理论最优拟合(黑色斜线)附近有大部分的散点则说明模型拟合效果很好。...然后每当给它一个新样本时，它就会从训练集中找k个最接近的样本来找到对应的标签，然后做投票，看看这个区域内，哪个类别标签数量多，以确定标签值并把它赋给新样本。

8.4K10

讲解pytho作线性拟合、多项式拟合、对数拟合

Fit")plt.legend()plt.show()这样，我们就得到了原始数据和二次多项式拟合结果的图形表示。...Fit")plt.legend()plt.show()当涉及到实际应用场景时，这些拟合方法可以在很多领域中有所应用。...广泛的图形支持：Matplotlib 支持各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、等高线图、3D 图形等。这些图形可以用于展示数据、比较模型结果、可视化模型输出等多种场景。...plt.show()该代码创建了一个 x 从 0 到 10 范围内的折线图，表示了 sin(x) 的值。...无论是初学者还是专业人士，都可以借助 Matplotlib 创建精美且具有信息传递能力的图形。最终，我们得到了原始数据和对数拟合结果的图形表示。

78810

Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

一个常用的方法是为离散值添加一些随机噪声的 “抖动”(jitter)，使得这些值的分布更加明晰。 值得注意的是，抖动仅适用于散点图数据，且不会影响拟合的回归线本身。 ?...当 y 变量是二进制时，简单的线性回归也 “工作” 了，但提供了不可信的预测结果： ?...residplot() 是一个有用的工具，用于检查简单的回归模型是否拟合数据集。它拟合并移除一个简单的线性回归，然后绘制每个观察值的残差值。 理想情况下，这些值应随机散布在 y = 0 附近： ?...要添加另一个变量，您可以绘制多个 “facet”，每个级别的变量出现在网格的行或列中： ? ?...这是因为 func：regplot 是一个 “轴级” 功能绘制到特定的轴上。 这意味着您可以自己制作多面板图形，并精确控制回归图的位置。

2K20

常见面试算法：树回归、树剪枝

在这里，计算连续型数值的混乱度是非常简单的。首先计算所有数据的均值，然后计算每条数据的值到均值的差值。为了对正负差值同等看待，一般使用绝对值或平方值来代替上述差值。...我们看一下图 9-4 中的数据，如果使用两条直线拟合是否比使用一组常数来建模好呢？答案显而易见。可以设计两条分别从 0.00.3、从 0.31.0 的直线，于是就可以得到两个线性模型。...当 R^2=1 时表示，所有观测点都落在拟合的直线或曲线上；当 R^2=0 时，表示自变量与因变量不存在直线或曲线关系。 所以我们看出， R^2 的值越接近 1.0 越好。...通过改变后端可以将图像绘制在PNG、PDF、SVG等格式的文件上。下面将设置后端为 TkAgg (Agg 是一个 C++ 的库，可以从图像创建光栅图)。...若使用不同的误差准则，就可以通过CART 算法构建模型树和回归树。该算法构建出的树会倾向于对数据过拟合。一棵过拟合的树常常十分复杂，剪枝技术的出现就是为了解决这个问题。

1.3K20

R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

(x,y,z)等高线图（画曲线时用内插补充空白的值） filled.contour(x,y,z)同上，等高线之间的区域是彩色的，并且绘制彩色对应的值的图例 image(x,y,z)同上，但是实际数据大小用不同色彩表示...下面列举最常用的一些参数： adj控制关于文字的对齐方式,0是左对齐,0.5是居中对齐,1是右对齐,值> 1时对齐位置在文本右边的地方,取负值时对齐位置在文本左边的地方;如果给出两个值(例如c(0, 0...(字符为从"0"到"9"之间的数字)交替地指定线和空白的长度,单位为磅(points)或象素,例如lty="44"和lty=2效果相同 lwd控制连线宽度的数字 mar控制图形边空的有4个值的向量c(bottom...="n"则设置y-轴但不显示(有助于和axis(side=2, ...)联合使用) 低级绘图命令 R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形...,type="n")绘制一个“空白”的图形, 然后用低级函数来添加点,坐标轴,标签等： 低级绘图命令 R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形

6.1K31

R in action读书笔记（14）第十一章 中级绘图 之一：散点图（高能预警）

car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并 能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...car包中的scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵，并有以下可选操作： 以某个因子为条件绘制散点图矩阵； 包含线性和平滑拟合曲线； 在主对角线放置箱线图、密度图或者直方图； 在各单元格的边界添加轴须图...主对角线的核密度曲线改成了直方图，并且直方图是以各车的气缸数为条件绘制的。图形包含主对角线中的直方图以及其他部分的线性和平滑拟合曲线。...相关性最高的变量对是车重与排量，以及每加仑英里数与车重（标了红色，并且离主对角线最近） 11.1.2 高密度散点图 当数据点重叠很严重时，用散点图来观察变量关系就显得“力不从心”了。...现在介绍另外一种思路：先创建一个二维散点图，然后用点的大小来代表第三个变量的值。这便是气泡图（bubble plot）。 你可用symbols()函数来创建气泡图。

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R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

(x,y,z)等高线图（画曲线时用内插补充空白的值） filled.contour(x,y,z)同上，等高线之间的区域是彩色的，并且绘制彩色对应的值的图例 image(x,y,z)同上，但是实际数据大小用不同色彩表示...下面列举最常用的一些参数：adj控制关于文字的对齐方式,0是左对齐,0.5是居中对齐,1是右对齐,值> 1时对齐位置在文本右边的地方,取负值时对齐位置在文本左边的地方;如果给出两个值(例如c(0, 0)...字符为从"0"到"9"之间的数字)交替地指定线和空白的长度,单位为磅(points)或象素,例如lty="44"和lty=2效果相同lwd控制连线宽度的数字mar控制图形边空的有4个值的向量c(bottom...（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形（比如辅助线，拟合线）或文字等。...,type="n")绘制一个“空白”的图形, 然后用低级函数来添加点,坐标轴,标签等：低级绘图命令R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形

4K60

R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

主要参数的含义如下： （1）type为一个字符的字符串，用于给定绘图的类型，可选的值如下： "p"：绘点（默认值）； "l"：绘制线； "b"：同时绘制点和线； "c"：仅绘制参数"b"所示的线； "o...# 分组变量或因子；使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形； by.groups # 为TRUE，则按分组拟合回归线； xlab、ylab # x轴和y轴标签； log # 绘制对数坐标轴； jitter...等； col # 未分组时，直接指定绘制颜色；分组时，设置参数长度应等于组数的颜色向量； pch # 点的绘图符号；分组时默认按顺序使用字符； library(car) scatterplot(Volume...## 部分参数解释 data, x, y # data指数据框，x、y为数据框中用来绘制图形的变量 combine # 逻辑词，默认FALSE，仅当y是包含多个变量的向量时使用；如为TRUE，则创建组合面板图...="none"时使用，拟合是跨越图的整个范围还是只跨越数据？

5.1K20
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