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用混淆矩阵计算kappa系数「建议收藏」

资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。...计算公式 示例（这里的混淆矩阵用百度词条里的，但是好像我常用的是实际是下标，预测类别是上标，注意一下） 为了计算方便看懂，我重画了一下 结果分析 kappa计算结果为-1-1，但通常...%分类正确的样本就是对角线上的值，这是一个列向量 yangbenzongshu=sum(confusion_matrix(:)); p0=sum(fenleizhengque_yangben)/yangbenzongshu...,bC %在百度词条里的图中，真实样本数就是按列求值，预测出来的样本就是按行求值 %这里按照kappa系数百度词条里的图来计算，但是我一般用的混淆矩阵图是反过来的。。。这里不管了。。。...是按行求值，把同一行的数加起来,这是列向量 % 我常用的混淆矩阵是这样计算的，虽然结果没有改变。。。

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对于多重共线性的简单理解

度量多重共线性的严重程度的一个重要指标是方矩的XTX的条件数,即如下所示: 其中λmax(XTX),λmin(XTX)表示的是XTX的最大,最小的特征值....直观上,条件数刻画的XTX的特征值差异的大小,从实际应用的角度,一般若K1000,则就认为存在严重的多重共线性...首先先补充一些R语言的知识,在R语言中,函数Kappa()是计算矩阵的条件数,其使用的方法为Kappa(z,exact =FALSE,…)....其中的z是矩阵,exact是逻辑变量,当exact=TRUE时,精确计算条件数,否则近似计算条件数....得到的条件数K=2195.908>1000,这个时候我们可以认为有严重的多重共线性,进一步,我们要试图找出那些变量是多重共线性的,计算矩阵的特征值和相应的特征向量: 输入eigen(XX) ?

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R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

glm 线性回归模型summary(glm.po)检验是否存在多重共线性问题kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T)## [1] 3.020456e+18判断多重共线性变量进一步模型优化...step(glm.po2)summary(glm.step)vif从模型中变量的VIF值来看，大多数变量之间不存在较强的多重共线性关系。...重新拟合模型优化模型avg(ms1, subset = delta < 10,fit=T,rank = "AIC")残差图plot(pre-numberFaults)计算R-squre值，查看模型拟合情况...一般认为计算条件数kappa(X)，k<100,说明共线性程度小，如果1001000，存在严重的多重共线性。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

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计算π的值

圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法。...当所求解问题是某种事件出现的概率，或某随机变量期望值时，可以通过某种“试验”的方法求解。简单说，蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。...随机点数量越大，得到的π值越精确。 ? 由于DARTS点数量较少，π的值不是很精确。通过增加DARTS数量继续试验，同时，运行时间也逐渐增加。 ? ?...代码及执行结果 以上是Python语言编写的程序，运行较慢。采用Fortran语言编写程序，会快很多，以下是抛洒不同的点，程序运行时间比较。 ?...蒙特卡洛方法提供了一个利用计算机中随机数和随机试验解决现实中无法通过公式求解问题的思路。它广泛应用在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域。

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R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T) ## [1] 3.020456e+18 判断多重共线性变量 进一步模型优化 step(glm.po2) summary...(glm.step) vif 从模型中变量的VIF值来看，大多数变量之间不存在较强的多重共线性关系。...重新拟合模型 优化模型 avg(ms1, subset = delta < 10,fit=T,rank = "AIC") 残差图 plot(pre-numberFaults) 计算R-squre值...一般认为计算条件数kappa(X)，k<100,说明共线性程度小，如果1001000，存在严重的多重共线性。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

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R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T) ## [1] 3.020456e+18 判断多重共线性变量 进一步模型优化 step(glm.po2) summary...(glm.step) vif 从模型中变量的VIF值来看，大多数变量之间不存在较强的多重共线性关系。...重新拟合模型 优化模型 avg(ms1, subset = delta < 10,fit=T,rank = "AIC") 残差图 plot(pre-numberFaults) 计算R-squre值，...一般认为计算条件数kappa(X)，k<100,说明共线性程度小，如果1001000，存在严重的多重共线性。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

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R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T)## [1] 3.020456e+18判断多重共线性变量进一步模型优化step(glm.po2)summary(glm.step...)vif从模型中变量的VIF值来看，大多数变量之间不存在较强的多重共线性关系。...重新拟合模型优化模型avg(ms1, subset = delta < 10,fit=T,rank = "AIC")残差图plot(pre-numberFaults)计算R-squre值，查看模型拟合情况...一般认为计算条件数kappa(X)，k<100,说明共线性程度小，如果1001000，存在严重的多重共线性。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

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统计| p值的计算

p值的计算，R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标：p值，对，你也许很清楚的知道它表达的意思，但是它是怎么算得的呢？不知道你是否知道呢？...这次将介绍几种分布计算p值的方法（套路）。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...要介绍的分布有： 正态分布 t分布 设两样本分别为XX和YY，基于中心极限定理，无论XX和YY属于什么分布，只要样本量足够大，它们的均值服从正态分布。.../67640775 p值是说在原假设成立的条件下，原假设发生的概率，若是p值小于0.05，发生概率小于0.05时，认为是小概率发生了，即是差异性显著，拒绝原假设。...公式： 双边假设的p值： p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y

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hashMap 的计算hash值

1.获得key对象的hashcode 首先调用key对象的hashcode() 方法，获得key的hashcode值 2.根据hashcode计算出hash值（要求在[0，数组长度-1]区间）...hashcode是一个整数，我们需要将它转化成[0，数组长度-1]的范围，我们要求转化后的hash值尽量均匀地分布在[0，数组长度-1]这个区间，减少“hash冲突” 1.一种极端简单和低下的算法是...： hash值-hashcode/hashcode； 也就是说，hash值总是1，意味着，键值对对象都会存储到数组索引1位置，这样就形成了一个非常长的链表，相当于没存储一个对象都会发生“hash冲突”，...2.一种简单和常用的算法是(相除取余算法) hash值=hashcode%数组长度 这种算法可以让hash值均匀分布在[0，数组长度-1]的区间，但是，这种算法由于使用了“除法”，效率低下，jdk后来改进了算法...，首先约定数组长度必须为2的整数幂，这样采用位运算即可实现取余的效果：hash值=hashcode&（数组长度-1）。

2K10

GWAS计算BLUE值2--LMM计算BLUE值

GWAS计算BLUE值2--LMM计算BLUE值 #2021.12.12 本节，介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型，计算最佳线性无偏估计（blue） 1....使用lme4包进行blue值计算 这里，使用lme4包进行blue值计算，然后使用emmeans包进行预测均值（predict means）的计算，这样就可以将predict means作为表型值进行GWAS...「注意，lme4直接计算的固定因子（RIL）的效应值（BLUE值），不是我们最终的目的，因为它是效应值，有正有负，我们需要用预测均值将其变为与表型数据尺度一样的水平。」...使用asreml包进行blue值计算 library(asreml) m2 = asreml(height ~ RIL, random = ~ location + location:RIL + location...95%的同学，在计算GWAS分析表型值计算时，都是用上面的模型计算出blue值，然后直接进行计算，其实还有更好的模型。

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python基本统计值的计算

前言: 在数据科学和分析领域，了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库，使得计算数据的基本统计值变得异常简便。...无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标，Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。 本文将深入探讨如何使用Python计算数据集的基本统计值，从而更好地理解和分析数据。...中位数对于数据集中存在极端值（离群值）时更为稳健，因为它不受异常值的影响。在Python中，可以使用NumPy库的median函数来计算中位数。...例如，如果方差较高，可能需要更仔细地研究销售波动的原因，并制定相应的销售策略。 结尾: 通过本文，我们深入了解了Python如何简化基本统计值的计算过程。...随着数据科学和分析领域的不断发展，掌握Python的基本统计值计算将为你打开更多机会。无论是在业务决策中提供支持还是在研究中取得突破，这些基础的统计值计算技能都是你成功的关键。

11010

大数据小视角4：小议Lambda 与 Kappa 架构，不可变数据的计算探索

所以这次也是借这个机会重新梳理Lambda架构与后续由Jay Kreps提出改进的Kappa架构，结合个人对于数据系统的思考，展开聊一聊分布式计算系统的一些设计思路。...3、函数是First Class，函数与其他数据类型一样，处于平等地位，可以赋值给其他变量，也可以作为参数，传入另一个函数，或者作为别的函数的返回值。...RealTime（New_Data） 但是这种架构同样存在一些问题：需要运维两套不同的计算系统，并且合并查询结果，这一定程序上带来了复杂性的增加 2.Kappa架构 Lambda架构诞生之后，来自Linkedln...同样的，笔者上文举的例子，同样也能通过Kappa架构来实现购物的广告展示。Kappa架构最为核心的是通过一个范式解决需要共同解决的问题。同时不需要引入额外计算系统进行运维。...而Kappa架构简化了这个模型，但是对于数据处理总归很难拿出重型的批处理做一个完整数据计算，所以计算结果的准确性是有所限缩的。

62420

计算最大值

题意 给一个字符串类型的数字, 写一个方法去找到最大值, 你可以在任意两个数字间加 + 或 * 样例 给出 str = 01231, 返回 10 ((((0 + 1) + 2) * 3) + 1) =...10 我们得到了最大值 10 思路 本题的题意千万不要误解，这道题的题意是指只考虑顺序运算的情况下，即你只知道下一位是什么，如：891，有的同学可能会认为 8 * (9 + 1) 这样运算，得出结果为...所以 891 的结果应该为 8 * 9 + 1 为 73. 理解题意后，可得知： 两个数之间运算，两者均不为 0 或 1，那么进行乘法运算显然可以得到最大的结果。...反之，当其中一个数为 0 或 1时，进行相加运算会比乘法运算得到的值好一些。...rs += Integer.valueOf(c + ""); } } return rs; } } 原题地址 LintCode：计算最大值

99030

matlab插值计算

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 0, 说明 关于插值，官网有个小总结，可以直接去参考（从1维到多维），下面是我举的例子。...参考官网，用法如下 Vq = interp3(X,Y,Z,V,Xq,Yq,Zq) Vq = interp3(V,Xq,Yq,Zq) 但这个方法有时候不是很实用，主要是X,Y,Z都要弄成网格的形式，因此我一般大于等于三维的时候就直接采用...举例： 1)插值一个点 现在有一个高维数据（4维），横坐标是经度，纵坐标是维度，高是海拔，V的值是在这三维中的水汽含量。...我现在有了V的数据，这个数据是(37,10,10)的大小，表示高有37层，经纬度分别都是10的大小（因此经纬度构成100的数据网格），现在要计算高500m，经纬度分别为（80，32）的点的值（插值） data_path...2）插值两个点 上面插值只在一个点（500，80，30）上进行，但有时我们要插值的是很多个点构成的数组。

1K20

【数据分析 R语言实战】学习笔记 第九章（中）多元回归分析 回归诊断

6个变量样本组成的设计矩阵计算特征值: > options(digits=3) > xx=cor(revenue[3:8]) > eigen(xx) $values [1] 4.980418 0.838539...正是山f这种共线性的存在，逐步回归中系统自动剔除了变量x1、x2 (2)条件数 R软件提供了计算矩阵条件数的函数kappa()，其调用格式为 kappa(z, exact = FALSE,...norm = NULL, method = c("qr", "direct"), ...) z为计算的矩阵:exact表示逻辑值，若为TRUE表示精确计算条件数，默认为近似计算;method 指定使用的方法...> kappa(xx) [1] 6132 在财政收入的例子中，包含所有变量样木数据的设计矩阵条件数是6132>1000，故认为多重 共线性十分严重。...，除了X6以外所有变量的方差扩大因子均大于10，说明模型中存在很强的多重共线性。

4.7K20

Python计算IV值的示例讲解

在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下： def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar...迭代与按下标访问数组最大的不同是，后者是一种具体的迭代实现方式，而前者只关心迭代结果，根本不关心迭代内部是如何实现的。 索引迭代 Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引。...首先，我们看看 dict 对象的 items() 方法返回的值： d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 } print d.items() [..., ‘C2’, ‘C3’] 翻译成循环代码就像下面这样： L = [] for m in 'ABC': for n in '123': L.append(m + n) 以上这篇Python计算...IV值的示例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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