在精确召回曲线的图形中绘制多条线时出现的问题
在精确召回曲线的图形中绘制多条线时，可能会出现以下问题：
- 可视化混淆：当绘制多条线时，如果线条的颜色、线型或标记点选择不当，可能会导致线条之间难以区分，造成混淆。为了解决这个问题，可以选择不同的颜色、线型或标记点来区分不同的线条。
- 数据重叠：如果多条线的数据值在某些区域非常接近或重叠，可能会导致线条之间难以区分或无法准确观察到每条线的趋势。为了解决这个问题，可以调整线条的粗细或使用不同的线型，或者使用交互式可视化工具，如鼠标悬停或缩放功能，以便更好地观察每条线的细节。
- 坐标轴选择不当：选择不合适的坐标轴范围或刻度间隔可能会导致线条的趋势不够清晰或无法准确比较。为了解决这个问题，可以根据数据的范围和分布选择合适的坐标轴范围和刻度间隔，以确保线条的趋势能够清晰地展示出来。
- 数据标注不清晰：在图形中标注每条线的含义和关键数据点是很重要的，但如果标注不清晰或过于拥挤，可能会导致信息无法准确传达。为了解决这个问题，可以选择合适的位置和方式进行数据标注，如在关键数据点上添加数值标签或使用图例来解释每条线的含义。
- 图形解读困难：当绘制多条线时，如果图形过于复杂或信息过载，可能会导致观察者难以理解或解读图形中的趋势和关系。为了解决这个问题，可以简化图形，去除不必要的元素或提供额外的解释说明，以帮助观察者更好地理解图形中的信息。
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如何绘制CNN的精确和回忆曲线？我已经产生了从CNN的分数，并想绘制精确-回忆曲线，但我无法得到。我使用以下方法计算了TP、TN、FP和FN：
idx = (ACTUAL()==1);
p = length(ACTUAL(idx));
n = length(ACTUAL(~idx));
N = p+n;
tp = sum(ACTUAL(idx)==PREDICTED(idx));
tn = sum(ACTUAL(~idx)==PREDICTED(~idx));
fp = n-tn;
fn = p-tp;
查准率和召回率的公式是
precision = tp/(tp+
浏览 7提问于2018-04-05得票数 3
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1回答
我想做以下几点：
用多边形线绘制R中的时间序列
绘制叠加的一条或多条水平线
找出该线的交汇处与口腔线的交点。
我走了这么远：
set.seed(34398)
c1 <- as.ts(rbeta(25, 33, 12))
p <- plot(c1, type = 'l')
# set thresholds
thresholds <- c(0.7, 0.77)
我找不到访问R绘制的段线对象的方法，我真的很想用基本的图形来实现这一点，同时意识到可能有一个ggplot2的混合物可以工作。有什么想法吗？
abline(h=thresholds, l
浏览 1提问于2017-01-29得票数 0
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1回答
我有一个包含如下数据的文件 #temp density press
1.0 0.03 0.001
1.0 0.03 0.002
.
.
. 第一列是温度。我想在状态方程图fashion中绘制等温线 这意味着制作具有多条线的图u2:3，每条线对应于温度的一个值。当我搜索如何做到这一点时，我发现每个人都像一个带有颜色的热图。我不想那样，我只想要台词。 我该怎么做呢？
浏览 24提问于2021-07-09得票数 0
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我正在使用交叉验证来评估具有scikit-learn的分类器的性能，并且我想要绘制精度-召回率曲线。我在scikit-learn`s的网站上找到了来绘制PR曲线，但它没有使用交叉验证进行评估。
在使用交叉验证时，如何在scikit学习中绘制精确召回曲线？
我执行了以下操作，但我不确定这是否是正确的方法(psudo代码)：
for each k-fold:
precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_test, probs)
mean_precision += precision
mean_recall += recall
浏览 2提问于2014-10-27得票数 7
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我有三个精确度和召回率的值，如下所示：
precision = 0.4 recall= 0.45
precision= 0.58 recall= 0.52
precision= 0.6 recall= 0.53
上面的值显示当精度为0.4时，召回率为0.45，反之亦然，我想将这些结果绘制在一个图形中，该图形应该显示精度和召回值相对于彼此的增加和减少。
我想在一个单独的图表中显示这些值的结果，它应该显示3条不同颜色的曲线(线)，用于不同的表示。
浏览 0提问于2015-05-12得票数 0
1回答
精度-召回曲线中的阈值是什么？
、、、、
我知道精确度的概念以及召回的概念。但我发现很难理解“门槛”的概念，它使任何P-R曲线成为可能。
想象一下，我有一个预测癌症复发(是或否)的模型，它使用相关特征上的一些像样的分类算法预测患者的癌症复发。我将我的数据拆分用于训练和测试。假设我使用训练数据训练了模型，并使用测试数据获得了精确度和召回率指标。
但是现在我该如何绘制P-R曲线呢？以什么为基础？我只有两个值，一个精确度和一个召回率。我读到“阈值”可以让你得到几个精确度-召回率对。但是这个门槛是什么呢？我还是一个初学者，我不能理解门槛的概念。
我在许多分类模型比较中都看到了类似下面的一个。但是他们是如何获得这么多对的呢？
浏览 7提问于2017-09-15得票数 29
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在信息检索的背景下，像这样的一些论文谈到了聚合精度-召回曲线(参见图3)。这些曲线与Precision-Recall曲线有什么不同？这篇文章的作者似乎对这两种曲线有所不同，因为他们将图4中显示的曲线描述为精确召回曲线，而不是聚合的精确召回曲线(参见4.5节)。
浏览 0提问于2017-04-24得票数 0
1回答
我需要在UIView的drawRect方法中绘制多条不相连的线。我只能找到"CGContextAddLines“方法，但它连接了行的端点。在iOS中有没有一种方法可以画出多条没有连接的线？我想要动态绘制线条，所以我不需要在缓冲区中缓存。
致以敬意，
浏览 0提问于2012-10-29得票数 0
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我正在使用highcharts来绘制多个系列(几条线，每条线在一个图表上有多个点)。用户在多条线上选择一个或多个点。关于所选点的数据显示在我的asp页面上的网格视图中。在一些服务器端逻辑后，我想要重新绘制页面，并放置一个图像，标记，标志或一些其他方式，以显示用户重新绘制的图形与这些点“标记”。
我一直在尝试使用jquery将一个图像(小圆圈)添加到呈现图表的div中，但对div中图像的X/Y位置不太感兴趣。
关于如何做到这一点，有什么建议或例子吗？没有结婚的形象在DIV的其他建议，感谢。
浏览 2提问于2012-12-11得票数 0
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sklearn函数中计算的平均精度分数遵循下图所示的公式。
AP = Σ(Rn - Rn-1)Pn *The index value of the sumation is n. Please refer to the attached image for a clear version of the formula
我正在努力完全理解这个函数背后的数学原理。我特别好奇公式中的第n个阈值是如何计算的。阈值的数量是否等于样本的数量？
浏览 3提问于2021-07-20得票数 0
1回答
我正在使用scikit learn，我想要绘制精确度和召回率曲线。我使用的分类器是RandomForestClassifier。scikit学习文档中的所有资源都使用二进制分类。另外，我可以绘制多类的ROC曲线吗？
此外，我只找到了多标签的支持向量机，它有一个RandomForest没有的decision_function
浏览 5提问于2019-05-11得票数 20
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1回答
我的工作是电影100 K电影数据推荐系统。我把数据分为测试和训练，计算精确性和召回率。在测试中，随机选择了超过10K的用户。我能够找到一个个人用户的精确性和召回。
我想知道:聚合的精确性和召回有什么实际意义吗？
浏览 4提问于2015-06-17得票数 1
2回答
我不认为这是一个很好的答案，但我想找出是否有更好的方法来做到这一点。
我需要绘制一个数学函数，它在显示器的一端几乎是平的，在另一端几乎是垂直的。一个圆的左下象限是一个很好的模型。我可以根据需要自动生成多个点数。
问题是，没有各种手工艺品，我是做不到的。
我还没有试过贝塞尔拟合，我不认为这会是近在眼前。我的理解是，Bezier是一次性手工构造的漂亮图形，而不是真正的曲线拟合。
这就留下了多条线。只有两件事我可以用复线-我可以选择线的长度(换句话说，点数我自动生成)，我可以禁用反走样(setAttributeNS(null，“形状渲染”，“清晰边缘”)。
如果我产生了很多的分数，那么我在任何地方都
浏览 11提问于2011-06-16得票数 2
3回答
我正在对不平衡的数据进行二进制分类。
因为在这种情况下，精确性不是很有意义。为了评价模型的性能，我使用Scikit-学计算精确召回曲线和ROC曲线。
但我发现，当我使用随机森林和大量的估计量时，这两条曲线都是一条水平线，当我使用SGD分类器来拟合它时，也会出现这种情况。
中华民国的图表如下：
以及精确召回图：
由于随机森林的行为是随机的，我不是每次跑步都有一条水平线，有时我也会得到一个规则的ROC和PR曲线。但是水平线更常见。
这是正常的吗？还是我在代码中犯了一些错误？
下面是我的代码片段：
classifier.fit(X_train, Y_train)
try:
浏览 1提问于2015-07-14得票数 1
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2回答
在使用时，我遇到了一件奇怪的事情。
我正在使用相同的项目添加多条曲线。像这样：
ZedGraph LineItem curve_3;
curve_3 = pane.AddCurve("", xx_1, yy, xxyy);
我多次调用上面的代码行来添加多个点。但是当我删除曲线时，只有最后添加的曲线被删除，而剩下的所有曲线都保留在窗格上。
this.zedGraph_RenderedTrack.GraphPane.CurveList.Remove(curve_3);
我没有找到一种方法，可以清除所有添加的曲线。有没有办法去做呢？
我的实际需求是我必须在窗格上动态添加不同的线，但我
浏览 0提问于2012-09-12得票数 3
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1回答
为了评价我的图像检索系统，我阅读了很多关于精确回忆曲线的文章。特别是，我正在阅读关于VLFeat中的特性提取器的文章和关于精确召回的。
我知道这条曲线对于评估我们的系统性能很有用。检索的元素数。因此，我们反复计算精度
我的直觉是:当检索到的元素列表有等于1的回忆时，我们就停止了，所以我们检索所有相关的元素(即没有假否定，只有真正)。
同样的问题是对于平均精度:在检索到的结果中应该有多少个元素来计算它？如果我以前的直觉是正确的，那么我们只需要找出什么是最小的列表。召回是1，并将其用于计算AP。
我想知道为什么所有用于计算for曲线的库都没有显示这是如何实现的？
浏览 6提问于2016-11-29得票数 0
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1回答
我正在研究两个不同季节的环路闭合检测问题，例如夏季和秋季。我需要绘制精确的回想曲线。假设我拍了500张夏天的照片和500张秋天的照片。我有距离矩阵。
但我完全搞不懂，如何制作精确的回忆曲线。例如，对于一个季节的每个图像，我将按照升序(距离)获得500张最近的图像。我知道精确度和召回率的定义，但我无法接近这个问题的解决方案。期待着任何形式的帮助或评论或建议。提前谢谢。
浏览 32提问于2018-09-10得票数 0
1回答
我目前正在研究Kaggle的泰坦尼克号数据集。数据集不平衡，几乎为61.5 %的负类和38.5个正类。
我把我的训练数据集分为85%的训练集和15%的验证集。选择了一个支持向量分类器作为模型。我在训练集上做了10倍的分层交叉验证，并且我试图找到最佳的阈值来最大化每个褶皱的f1分数。平均所有在验证折叠上获得的阈值，阈值平均为35% +/- 10%。
然后，在验证集上对模型进行测试，并估计验证集上F1得分最大化的阈值。验证集的阈值约为63%，与交叉验证时获得的阈值相差很远。
我在Kaggle的持久化测试集上测试了模型，但我无法获得两个阈值的好分数(35%来自列车集的交叉验证，63%来自验证集)。
浏览 0提问于2021-06-16得票数 5
2回答
可以用SVG表示公式吗？例如，y = x^2应绘制为抛物线。
我使用图形工具创建了类似的东西，但是当我保存到SVG并检查文件时，它似乎已经创建了一个具有很多很多点的<path>，这有点违背了使用矢量的想法；它更像是对所需的像素进行编码。
浏览 0提问于2014-08-01得票数 2
1回答
📷
对于类不平衡的二进制分类问题，我绘制了上述精确召回曲线。类为负或正，有3018次观察，其中550次为阳性。这意味着只有大约18%的数据是积极的结果。我从这里上读到，精确召回曲线的基线是正数与观测数的比率(在平衡的数据集中，基线为0.5)。这与AUC的基线是不同的，AUC的基线总是固定的。
精确召回AUC分数仅为.44，而中华民国AUC得分为.72。这到底是什么意思？我知道，对于不平衡的数据集，中华民国是误导的，但是只有.44的精确召回似乎很低。我该怎么解释呢？这是个糟糕的分数吗？我怎样才能参照基线理解这条曲线？
浏览 0提问于2020-07-15得票数 3
1回答
我正在运行一个张量流模型，并试图了解它的性能。但是，我不确定结果中的一些指标。我使用了线性分类器使用tf.estimator.LinearClassifier。守则和结果附后如下：
模式是：
def build_estimator(model_dir, model_type):
wide_columns, deep_columns = build_model_columns()
run_config = tf.estimator.RunConfig().replace(session_config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU
浏览 0提问于2018-04-09得票数 0
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1回答
我希望绘制一个图形，它在x轴上有一个从-3到3的半圆，在y轴上有一个从0到3的半圆。我希望半圆和它的内部保持不变，但图形的其余部分用网格线填充(用一个点，x和y值的.06增量)。我已经能够用半圆和网格线绘制图形，但似乎不知道如何清除网格线的半圆。
任何帮助都将不胜感激！
这是我到目前为止所得到的，fx是半圆的函数，xPoints和yPoints是x和y坐标。
Plot[f[x], {x, -3, 3},
GridLines -> {{xPoints},{yPoints}}]
浏览 3提问于2014-11-04得票数 2
1回答
当试图获得回忆的分数时，使用。
rf_model.recall()
我知道错误：
h2o ValueError: No metric tpr
我可以得到其他的衡量标准，如准确性，AUC，精度和F1，但没有召回.这大概是个窃听器。
如果我跑：
from h2o.model.metrics_base import H2OBinomialModelMetrics as bmm
reporter = bmm(rf_model.metric)
rf_model.metric('recall')
我得到：
Could not find exact threshold 0.0; using
浏览 1提问于2017-08-12得票数 1
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如果我没有错，我们计算精度和召回值的分类器由最终的标签预测。但是，precision_recall_curve in sklearn使用的是decision_function而不是最终的类标签。它对最终值有什么特别的影响吗？信心的程度对曲线有任何影响吗？
浏览 10提问于2020-07-20得票数 0
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我正在尝试用pyplot在同一张图中绘制多条线。问题是，如果我绘制多条线，最后一条线的格式(线条样式、颜色)会覆盖之前的格式。此外，如果我在两个不同的命令中绘制两条线，这两条线将连接connect (参见图
)。
在代码中，xdata/ydata是表单上的np.arrays：
[1, 2, 3,...]
以下代码工作时没有错误消息，但出现了不希望出现的结果：
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
ax.plot(xdata, ydata,'-r')
ax.plot(xdata2, ydata2,'-b')
ax.pl
浏览 5提问于2019-08-28得票数 0
我想创建一个将多条线绘制到一个图形上的图形。 下面是一个数据帧示例(我的实际数据帧要大得多)： df = pd.DataFrame({'first': [1, 2, 3], 'second': [1, 1, 5], 'Third' : [8,7,9], 'Person' : ['Ally', 'Bob', 'Jim']}) 我希望绘制的线条是按行绘制的，即Ally的线条，Jim的线条和Bob的线条
浏览 27提问于2021-11-10得票数 1
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如果我们有K类，我需要绘制K学习曲线吗？因为在我看来，一次计算所有Kθ向量的火车/验证误差是不可能的。
为了澄清，学习曲线是一个图的训练&交叉验证/测试集错误/成本与训练集的大小。此图应允许您查看增加培训集大小是否会提高性能。更广泛地说，学习曲线允许您识别您的算法是否存在偏差(在拟合下)或方差(过度拟合)问题。
浏览 3提问于2015-07-20得票数 0
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我正在尝试设计一个程序，它可以在给定一组点(x，y)的情况下绘制图形，并且它还应该识别曲线(直线，夸张，抛物线)，只需要这些点的帮助。有没有一个算法可以做到这一点？
浏览 0提问于2010-04-21得票数 2
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我试图绘制一个精确的回忆曲线，但我有比相关文件更多的文件建议。让我们举一个培训的例子，只有三个相关的文件: A，C，E。但可能是从A到Z的所有文档。然后我将其向量化为：
原= 1，0，1，0，1，.
让我们假设，我的预测对A、C、E和其他所有文档都有最大的值：
预测= 0.9，0.1，0.8，0.1，0.7
然后，我计算顶k预测的精度和回忆，首先只使用{0.9}的预测，然后使用{0.9、0.8}和{0.9、0.8、0.7}。在那之前，我的精度是1，但在那之后，精度只能下降，因为没有更多的相关文件。用{0.9、0.8、0.7、0.1、.}继续计算精确/召回是否正确？
我想我通过问这个问题发现了这
浏览 4提问于2012-08-31得票数 3
1回答
从我在VisPy库中看到的所有示例代码/演示中，我只看到人们绘制多条线的一种方法，例如：
for i in range(N):
pos = pos.copy()
pos[:, 1] = np.random.normal(scale=5, loc=(i+1)*30, size=N)
line = scene.visuals.Line(pos=pos, color=color, parent=canvas.scene)
lines.append(line)
canvas.show()
我的问题是我有很多线要画(每条线都有几十万个点)。Matplotlib被证明太慢了
浏览 1提问于2016-01-20得票数 2
我正在尝试使用matplotlib在单个图形上绘制多条线，主要是通过遵循本教程：
但是，我注意到颜色序列是硬编码的。
有没有办法叫他们的名字呢？
谢谢,
浏览 0提问于2018-07-06得票数 0
是否有与基础图形中使用的curve()命令等效的使用ggplot绘制函数的方法？我猜另一种方法是创建一个函数的值的向量，并绘制一条连通线，但我希望更简单一点。
谢谢!
浏览 2提问于2011-03-03得票数 70
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我理解，当输出是概率时，例如，用logistic回归模型来建立ROC曲线。您可以通过改变截止阈值来构建ROC曲线。
但是表格中的决策树呢？
if attribute_1 > x:
decision = positive
else:
if attribute_2 < y:
decision = position
else:
decision = negative
您可以调整两个属性的截止值，所有这些都会影响您的混淆矩阵。当有多个阈值时，建立一个ROC曲线是否有意义？
谢谢
浏览 0提问于2020-06-24得票数 3
我试图绘制精确召回曲线使用从科学学习。
我在y_pred中有模型预测值，在y_true中有实际值。我可以使用以下语法绘制精确召回曲线：
metrics.PrecisionRecallDisplay.from_predictions(y_true, y_pred)
但我想在同一个图中绘制多条曲线(例如，通过在训练或验证数据上应用模型)。
那么，是否可以使用PrecisionRecallDisplay实现这一目标呢？或者还有其他一些标准的方法来实现这一点--学习？
浏览 9提问于2022-10-11得票数 0
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2回答
在gnuplot中内插图
、、、
我正在尝试使用以下命令在gnu plot中绘制图形
plot 'temp.txt' using 1:3 title 'humidity' with lines smooth csplines,
'temp.txt' using 1:2 title'temprature' with lines smooth splines
但是，正如您在图像中看到的，曲线并不够平滑
我希望通过对现有数据进行插值，使曲线更加平滑。
浏览 7提问于2016-08-11得票数 0
1回答
我想了解为什么少数类("1")的精确召回曲线如此好，而对于同一个类的精度(0,2)和召回(0,4)的度量却如此糟糕。我将sklearn.metrics.plot_precision_recall_curve与pos_label=0 (多数类)和pos_label=1 (少数类)结合使用。下面您可以看到所使用的代码。
def plotagem_curvas (nome_modelo, modelo, X_test, y_test, folds, pos_label):
roc_auc = 0
ap=0
if (pos_label == 0):
classe=
浏览 0提问于2021-07-01得票数 1
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在文档中，它将average_precision_score描述为精确召回曲线下的区域。我很难理解这个区域意味着什么？
这个度量和原始的精确评分有什么不同？
浏览 6提问于2016-01-19得票数 6
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我使用KML图层在谷歌地图上显示多条线。
这些折线代表街道，但由于应用程序的需要，我需要使用KML显示它们。
问题是，当KML功能在Google中的街道上绘制时，当KML线在其上绘制时，街道名称就会变得模糊。
我希望谷歌地图在从我的KML文件中画出的多条线上画出它的街道标签。
我能控制谷歌地图自己的街道标签的绘制优先级吗？
我尝试在每个Placemark部分使用同级名称在KML中包含多行名称，但是无论我做什么，来自KML的名称也不会出现在Google地图中。
我正在使用API v3。
浏览 1提问于2013-08-05得票数 0
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我正在问一个后续的问题，这是我以前在后提出的.我只在Python learn中使用默认设置。似乎优化是在AUC-ROC，但我更感兴趣的是优化精确召回。以下是我的密码。
# Get ROC
y_score = classifierUsed2.decision_function(X_test)
false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)
roc_auc = auc(false_positive_rate, true_positive_rate)
print 'AUC-&#
浏览 2提问于2016-02-28得票数 6
3回答
Why是通常用于(监督)分类任务的F-测度，而G-测度(或Fowlkes-Mallows索引)通常用于(无监督)聚类任务？
F-度量是精度和回忆的调和平均值。
G-度量(或Fowlkes-Mallows索引)是几何的平均值精度和召回的平均值。
下面是一个不同方法的情节。
📷
F1 (谐波) $= 2\cdot\frac{精度\cdot召回}{精确+召回}$
几何$= \sqrt{精度\cdot召回}$
算术$= \frac{精确+召回}{2}$
我问这个问题的原因是，我需要决定在NLG任务中使用哪一个平均值，在哪里我测量了 BLEU 和 ROUGE (BLEU相当于精确，而ROUGE则相当于
浏览 0提问于2018-08-12得票数 12
1回答
我是一个新的python用户。我用这个强大的代码来做科学研究和数据分析。
我在写物理论文，我试图描述和分析子弹飞行背后的外部弹道。
我正在使用matplotlib绘制表示子弹抛物线路径和相关交叉点的图形；考虑到我想知道是否有特殊代码来平滑在真实实验数据之后绘制的图形线，避免由许多线性段生成图形。
非常感谢大家！
弗朗西斯科
浏览 0提问于2018-05-06得票数 1
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我用Keras训练了一个二进制分类器。这是模型的定义：
model_binary = Sequential()
model_binary.add(layers.Dense(64, activation='relu',input_shape=(7,)))
model_binary.add(layers.Dropout(0.5))
model_binary.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model_binary.add(layers.Dropout(0.5))
model_binary.add(layers.Den
浏览 10提问于2022-10-31得票数 0
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动画摆动工作者线程和定时器
、、、、
我必须绘制两幅图。这两个图都是相关的。
一个图形显示彩色地图，另一个则显示曲线。我从一个文件中得到了图的值。
因此，我必须做三件事，以动画的图形：
读取文件中的值，构建一些对象数组来保存这些值。
从读取值逐步绘制一条曲线
从读取的值中在其他图形中画一条线
这些任务中的每一项都必须每x秒重复一次。目前，我使用的是swing计时器和扩展SwingWorker的类。在doInBackground方法中，我读取文件，循环遍历值来构建我的对象并填充一个数组。
在process方法中，我使用一些数组来建立曲线，而在done方法中，我画了一条线。但结果不是我打算做什么。这条曲线正在向快速
浏览 6提问于2011-05-06得票数 1
1回答
我们正在做一个关于耳朵识别的项目。我们在一个图形中得到了耳朵的边缘&找到了每个边缘的质心。我们还以10度的间隔从质心绘制了直线。现在我们需要知道如何在matlab中找到这些线与我们的耳朵边缘的交点。
浏览 0提问于2010-03-05得票数 1
1回答
使用Inkscape，我创建了一个类似于下面的图像路径：
将此图像复制到剪贴板上后，我可以使用该图像绘制路径，但是我绘制的每一条线都将‘拉伸’基本的image...for示例：
或者..。
我的问题是，是否有办法防止“伸展”…？我希望复制到剪贴板的基础图像‘填充’和/或‘重复’整个绘制的line...is长度，这是可能的吗？为了以图形方式显示它，我想在基础图像重复的位置绘制一条(或多条)线，以覆盖绘制的线的整个长度，类似于：
...Possible？任何建议都很感谢。我要提前谢谢你。
浏览 10提问于2020-05-29得票数 0
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我正在尝试做一个使用openframeworks创建图形的代码块项目。我看过一些关于openframeworks图形的教程，但无法根据用户定义的输入值绘制图形。有没有人能建议一下这里与图形相关的函数是什么？
附言："ofxPlotter“是正确的函数吗？
我用过"ofDrawLine“函数，但它只画两点之间的线。我想要一个函数，其中用户放置值和图形是建立在多条线的基础上。
另外，下载代码块的openFrameworks的正确链接是什么？因为我找不到任何关于代码块的openFrameworks设置的教程。
浏览 1提问于2017-04-22得票数 0
我知道我的曲线看起来总是像楼梯的形状，我可以评估中华民国的AUC。我知道我可以计算ROC曲线的AUC来比较哪一种模型更好。我想知道的是：
精确召回曲线是否具有恒定的形状/模式？
我能计算PR曲线的AUC来比较哪一个模型更好吗？
如果不是，你如何通过PR曲线对模型进行比较？
浏览 0提问于2019-05-17得票数 3
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我使用深度哈希模型在数据库中搜索最相似的图像(最类似于作为查询提供的图像)。我在可可数据集上这样做，该数据集每个图像都有多个标签。我想评估模型的性能，但我不确定这里应该使用哪种类型的度量。
如果它只是每幅图像的一个标签，我会追求平均精度(给定狗的查询图像，检查系统检索到多少狗图像，评估地图)。但这显然不能用于多标签任务(给定三个类的查询映像，只检索其中一个类的系统检索图像，它不是完全正确的，但也不是不正确的)。那么，是否有任何常用的指标来评估这类任务？如果是的话，请把我介绍给他们。还是我必须想出一些自己的东西(也许是一种加权地图)？
浏览 0提问于2017-12-01得票数 1
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在精确回忆曲线下，我迷失在召回值与面积之间的关系中。我使用二进制分类器对不平衡的数据集进行分类。我通过默认的sklearn python包记录了查准率-召回曲线下的召回值和区域。在我的例子中，1类是罕见的类，0类是另一类。
我训练了两个模特。第二个模型我使用过采样方法来平衡训练数据集。测试数据集在这两个模型中都从未被触及过。下面是测试数据集的记录值。
使用不平衡数据集进行培训。
召回: 0.629，auc查全率: 0.8828
平衡数据集的训练
召回: 0.8426，auc查全率: 0.884
我的问题是：
为什么召回值提高而精确召回曲线不变？
我可以说，如果我选择一个适当的阈值，第一个模型和
浏览 1提问于2021-02-16得票数 0
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