勇士 3.2 支持现役所有球员生涯数据曲线，同时包括常规赛和季后赛数据 ?...而且虎扑不支持历史球员数据查询，所以现在加入了一个新网站，代码部分如下: ? 主要涉及到 html 提取技术，之前文章都有介绍，不详说了。...4.3 数据可视化部分 此部分主要是将 pyecharts 集成到 flask 中，集成的文件在 templates 中有些是默认文件，新增的部分是发送 ajax 请求，生成球员曲线。
评价指标系列 PR曲线 查准率和查全率 PR曲线绘制 ROC曲线 TPR和FPR ROC曲线绘制 AUC的计算 python 代码实现及注解 类别不平衡问题 PR曲线 混淆矩阵 预测...如何利用PR曲线对比性能： 如果一条曲线完全“包住”另一条曲线，则前者性能优于另一条曲线。...为横坐标绘制图像 如何利用ROC曲线对比性能： ROC曲线下的面积（AUC）作为衡量指标，面积越大，性能越好 AUC的计算 AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。...PR曲线更适合度量类别不平衡问题中： 因为在PR曲线中TPR和FPR的计算都会关注TP，PR曲线对正样本更敏感。...而ROC曲线正样本和负样本一视同仁，在类别不平衡时ROC曲线往往会给出一个乐观的结果。
- 单曲线方法 曲线构建 - 多曲线方法 (基差) 曲线构建 - 多曲线方法 (抵押品) 产品估值理论 产品估值 - 解析法和数值积分法 (CF) 产品估值 - 偏微分方程有限差分法 (PDE-FD)...对利率基差和跨货币基差的处理方式和金融危机之前一样 由此可见，「单曲线」指的就是折现曲线和基准指标曲线是相同条线；而「多曲线」指的就是折现曲线和基准指标曲线是不同曲线。...- 单货币曲线 2.1 市场报价 2.2 方法论 第三章 - 多货币曲线 3.1 市场报价 3.2 方法论 总结 1 曲线基础知识 1.1 曲线定义 放在金融背景下，曲线是一组金融产品的市场报价...前者包含着市场信息，称为平价曲线（par curve） 后者用于折现现金流，称为收益曲线（yield curve） 而曲线构建就是如何将平价曲线通过拔靴（bootstrap）技巧转化成收益曲线的过程。...1.5 单曲线构建框架 该构建框架只需两个步骤就可以生成所有曲线： 在单曲线环境下，构建曲线分两步： 在各国利率市场中，收集存款、利率期货、远期利率协议和利率掉期的报价，构建出为各国货币利率产品的折现曲线
上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来，有了GraphPad的帮助，绘图是非常简单的。 回顾：【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线？...ROC曲线的难点并不在于绘制，而是数据整理和曲线解读。尤其是解读ROC曲线后，如何用于指导现实。这才是最难的。...上期提到，就临床研究而言，ROC曲线非常适用于评价不同诊断标准对相同目标的诊断敏感度和准确性。 ? 现在，开发新型诊断标志物挺火。我就拿这个作为一个简单的例子，对ROC曲线进行解读。...从上图可以看出，曲线B整体位于曲线A之下，且曲线B更挺近X轴。Y轴代表的是敏感性，而X轴则代表的是假阳性率。...因为这个阈值直接关系到敏感度和准确度数值，当然也就决定着ROC曲线的走势了。建议在适当范围内调整一下阈值，可能ROC曲线会更加明确。 第二，这种交叉式曲线需要结合临床具体情况进行分析。
关键词 随机森林分类器 5折交叉验证 ROC曲线 AUC 可视化 import matplotlib.pylab as plt from scipy import interp from sklearn.ensemble...RandomForestClassifier(random_state=random_state) cv = StratifiedKFold(n_splits=,shuffle=False) 在ROC曲线中...，x轴是假阳性率，y轴是真阳性率 如果曲线图中的曲线靠近左上角则测试更准确。...Roc曲线得分高低取决于auc，即预测得分曲线下的计算区域 我们希望auc越接近于1，这代表预测结果越精确 fig1 = plt.figure(figsize=[,]) ax1 = fig1.add_subplot
曲线折叠 clear ; close all; %正常绘图 x=0:0.005:5; y=exp(-6*x).*sin(x*40)*6+exp(5*x)*5e-11....+2'); xlim([0 5]); end drawnow; cutout(a(2),1,4,0.2); %将a(2)的1到4部分折叠为长度0.2的虚线段 title('After'); 折叠曲线的函数
什么是第二曲线？ 第二曲线=第一曲线小尺度的创新+市场选择,相当于进化论中原有物种的变异、通过自然选择成为了新物种。...从S型曲线理论，我们得出一个S型曲线最终会经历极限点而衰落，而对于公司，如果想长期生存下去的唯一方式就是赶在第一曲线逐渐消失之前，开始一条新的S型曲线。也就所谓的第二曲线。...中国最新的数据中小企业的平均寿命仅2.5年（第一曲线未做起来），集团企业的平均寿命仅7到8年（未能开启第二曲线）。 为什么第二曲线这么难开启？ 因为在大多数情况下，前后两条曲线之间是互斥的。...你想发展第二曲线，势必会影响第一曲线的发展。所以选择什么时候开启第二曲线很重要。早了影响第一曲线的增长，晚了第二曲线没时间成长。很可能被别的企业给颠覆掉。...最后给出一个结论：企业想要长期存在，只有2种方式 第一：尽量延长第一曲线的生命。 第二：第一曲线到达极限点之前启动独立的第二曲线。
此时，ROC曲线就派上用场了。 ROC曲线全称receiver operating characteristic curve，又称作感受性曲线（sensitivity curve）。...随后采用这些数据绘制ROC曲线图（横坐标为假阳性率，纵坐标为敏感度）。通过比较ROC曲线特征和曲线下面积，就可以比较A、B、C三种诊断方法了。...ROC曲线的使用方法大致就是如此，大家可以根据具体情况类推。ROC曲线的详细解读将放在后面几期中进行。 老规矩，先说怎么绘制单个的ROC曲线图。...曲线下面积AUC为0.9467。 ? （5）点击左侧的Graph，选择ROC curve: ROC of data A。可以看到曲线已经出来了，但是不太美观，下面对其进行美化。 ?...（6）打双击图中的曲线，在弹窗中如下选择。下面红框中可修改点和曲线的样式、色彩、大小。调整至合适状态即可。（也可取消show symbols，只保留曲线） ?
简介 受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），是比较两个分类模型好坏的可视化工具。...ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。 3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。...在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。...分析 ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率TPR（灵敏度）为纵坐标，假阳性率FPR（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。...，TPR的增加必定以FPR的增加为代价，ROC曲线下方的面积是模型准确率的度量 所以根据ROC曲线定义可知，绘制ROC要求模型必须能返回监测元组的类预测概率，根据概率对元组排序和定秩，并使正概率较大的在顶部
运行结果 心形曲线函数 x 2 + ( y − x 2 3 ) 2 = 1 x^2+(y-\sqrt[3]{x^2})^2=1 x2+(y−3x2 )2=1 将原函数变形：...\sqrt[3]{x^2}\pm\sqrt{1-x^2} y=3x2 ±1−x2 实现思路： 显然，x的值域为：[-1,1] 在值域内取适当个x的值，并求出相应y的值，用描点法绘制曲线
ROC曲线 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线即受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称...ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve），用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。...结论：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 AUC曲线 AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，这个面积的数值不会大于1。...又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。...为什么呢，因为ROC曲线越接近左上角，AUC面积就越大，分类器性能就越好。 参考文献：孔明的博客、百度百科
一直以来就计划聊聊“生存曲线”的内容，包括如何软件如何录入数据、如何绘制、结果分析等内容，希望能尽可能地将生存曲线说透，这样公众号的内容才更丰富。 ?...生存曲线系列将分为4个部分展开说明，分别是曲线绘制、不同软件录入格式差异、常规结果分析、统计学意义讨论。 当然了，系列内容还是以图文教程的方式展开，熟悉聊点学术的老粉们懂得！敬请期待。...输出的生存曲线如下图所示，可以看出图形混杂在一起，不太美观，所以需要进一步调整。 ? 6. 调整曲线 按住鼠标左键，拉出选框，将右侧几个图标全选后向右边拖拽到合适位置。 ?...然后依次修改Drug1、Drug2、Drug3的曲线颜色。以下以Drug1为例，左键双击Drug1曲线，在弹出的选框将Border thickness选为3磅，这样更加醒目一点。...修改后，点击OK，下图可以看出Drug1曲线已变成红色，每个节点数据也变得醒目了。 ? 接着用相同的方法依次修改其它曲线颜色，得到最终版本。至此，一个基本的生存曲线就被绘制出来了。 ?
曲线积分 曲面积分 第一类曲线积分和第二类曲线积分 第一类曲线积分 \(L\)为\(R^{3}\)中的可求导的长曲线，函数\(f(x,y,z)\)在\(L\)上有定义 习题： \(\int\limits..._{L}|x|^{\frac{1}{3}}ds\)(\(L\):星形线\(x^{\frac{2}{3}} +y^{\frac{2}{3}} = a^{\frac{2}{3}}\)) 第二类曲线积分 第一类曲面积分和第二类曲面积分
参考链接： Java的历史 java的历史 Java is an object-oriented programming language....Java的历史 (History of Java) Java was started as a project called “Oak” by James Gosling in June 1991....Java版本历史 (Version History of Java) Java is a general-purpose programming language....下图显示了Java编程语言的版本历史。 .../33218/history-of-java java的历史
这些曲线能全面概括在按照应用需求确定的特定基本参数组合下，光学像差如何影响性能。更改视觉系统上的几乎任何设置（包括基本参数）都会改变曲线的性能特点....请注意，某些曲线会包含更多场点以便分析。 曲线内另一项值得注意的特性是实线和虚线（在曲线上以字母T和S表示）之间的差异，实线和虚线分别表示子午(T: yz)和弧矢或“径向”(S: xz)聚焦面。...不对称所引起的像差（如散光）导致这些视场各有不同，因此没有单独的子午和弧矢轴上曲线。如果存在元件倾斜或偏心，则不对称也会导致不同的轴上T和S曲线。 MTF曲线是对比度和频率的映射。...图2显示了TECHSPEC®镜头数据表中提供的景深曲线类型。 ? 图 2: 景深性能曲线显示对比度如何随工作距离更改而改变。...图3a中的曲线显示了典型的相对照明曲线，以及相对亮度（相对于图像中最明亮的点）和场高。 ? 图 3a: 相对照明曲线显示不同f/#s下的相对亮度和场高。 各条不同曲线表示基于f/#的相对照明性能。
在全球次贷危机之后，基差不能被忽略，因此我们需要多条曲线来对不同期限的浮动端进行定价。 1.3 多曲线构建框架 在考虑基差的多曲线环境下，该构建框架需三个步骤就可以生成所有曲线。...所有期限的 IBOR 曲线称为指标曲线（index curve）。...每个币种都有其对应的标准 IBOR 曲线（也是折现曲线），此外还有非标准 IBOR 曲线。四个币种的总结如下表。...JPY USD-implied 曲线分为近端和远端，以 1 年期限作为分界点，近端曲线用 USD/JPY 的即期汇率和掉期点来构建，整个方法论在〖曲线构建 - 单曲线方法〗小节 3.2 已经讲过了。...每个币种都有用于利率产品折现的曲线，另外，每个非 USD 币种都有一条用于外汇产品折现的曲线，四个币种总结如下表： 4 总结 当利率基差和跨货币基差不能忽略时，多曲线环境就产生了： 对于每一个货币，折现曲线和
希尔伯特曲线是以下一系列分形曲线 Hn 的极限。...我们可以把 Hn 看作一条覆盖 2n × 2n 方格矩阵的曲线，曲线上一共有 2n × 2n 个顶点(包括左下角起点和右下角终点)，恰好覆盖每个方格一次。 ?...用3条单位线段把4部分连接起来 对于 Hn 上每一个顶点 p ，我们定义 p 的坐标是它覆盖的小方格在矩阵中的坐标，定义 p 的序号是它在曲线上从起点开始数第几个顶点。...n 是分形曲线的阶数，(x, y)是 p 的坐标。 1 ≤ n ≤ 30 1 ≤ x, y ≤ 2n 输出 p 的序号。...样例输入 4 6 1 样例输出 20 题解：这一题理解起来很难，如果学过Hilbert曲线应该会好点。左下角p的序号为1，从此开始沿着曲线经过方格的p的序号依次增加1. 例如： ?
p=6236 ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。...ROC曲线 ? ?...AUC-PR曲线 精确回忆曲线绘制阳性预测值（PPV，y轴）与真阳性率（TPR，x轴）。...AUC-PR是一个好的分类器 将两个类分开但不完美的分类器将具有以下精确回忆曲线： ? 可视化分类器在没有任何错误的正面预测的情况下达到约50％的召回率。
横Recall，纵Precision PR曲线的绘制 场景：有限样本。...ROC曲线的绘制： 场景：有限样本。 方法：卡阈值，对学习器的预测结果排序，排在前面的是最可能为正例的样本，最后的是最不可能的样本，然后计算不同阈值下的TPR和FPR值，绘制出曲线。...PR和ROC曲线应用范围： 1.当正负样本比例差不多的时候，两者区别不大。 2.PR曲线比ROC曲线更加关注正样本，而ROC则兼顾了两者。 3.AUC越大，反映出正样本的预测结果更加靠前。...（推荐的样本更能符合用户的喜好） 4.当正负样本比例失调时，比如正样本1个，负样本100个，则ROC曲线变化不大，此时用PR曲线更加能反映出分类器性能的好坏。...5.PR曲线和ROC绘制的方法不一样。
Nonevent，GG (3–5 vs. 1–2) 三组对16种蛋白绘制了ROC曲线，表2展示了AUC值及p值。...图1：SOC变量+蛋白组合预测模型的ROC曲线 表3,4：确定每种蛋白的最佳临界值，保留可以同时达到70％的阴性预测值（NPV）和30％的特异性的高灵敏度的标志物。...图2：DM蛋白标志物高低表达组的DM-free survival生存曲线 ?...图4：预测模型的ROC曲线 小结 本篇文章着眼于开发PCa蛋白标志物，以提高现有标准化治疗的RP后DM、BCR预测准确性。...接着分别组合PCa诊断时活检变量、RP组织病理变量，进行DM、BCR预测模型的ROC曲线绘制，并且对每种蛋白高低表达组进行了生存分析以确定蛋白对PCa进展的预测作用。
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