本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
该文介绍了如何使用sklearn库中的各种指标评估模型的性能。包括分类的指标如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线以及回归的指标如均方误差、均方根误差、平均绝对误差和R方值等。同时，还介绍了如何对模型进行调优，包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等方法。
在差异表达基因分析后，我们通常会选择一些显著差异表达的基因进行进一步的可视化分析，例如箱线图。箱线图是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图，包括最大值、最小值、中位数、上四分位数（Q3，75th percentile）和下四分位数（Q1，25th percentile）。
2017校招正在火热的进行，后面会不断更新涉及到的相关知识点。尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少，但好像哪一年都说是就业困难，能够进去当然最好，不能进去是不是应该也抱着好的期望去找自己满意的呢最近笔试了很多家公司校招的数据分析和数据挖掘岗位，今天(9.18r)晚上做完唯品会的笔试题，才忽然意识过来，不管题目简单也好、难也好，都要去切切实实的去掌握。毕竟不能永远眼高手低，否则最后吃亏的一定是自己。 知识点1：贝叶斯公式 贝叶斯公式：P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A) 其中P(A)可以展
2017校招正在火热的进行，后面会不断更新涉及到的相关知识点。 尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少，但好像哪一年都说是就业困难，能够进去当然最好，不能进去是不是应该也抱着好的期望去找自己满意的呢?
科学技术的发展为各个领域都带来了深刻的变革，在生物学领域，随着计算机的应用，生物学与信息学的结合诞生了一门新的融合学科——生物信息学。作为生物信息学的重要研究内容之一，生物序列比较成为当下热点问题。基于k-mer的DNA分子序列比较研究是序列比较的一种，该方法以进化论作为依据，从序列的相似性出发探究同源的可能性。关于相似度的计算，首先将生物序列转化为k-mer的词频向量，然后利用距离公式求得生物序列的距离矩阵作为相似度的量化。基于k-mer的DNA分子序列比较研究在这篇论文中采用以熵权作为权重的加权欧氏距离与欧氏距离两种方法计算相似度。最后，通过相似性分析与系统发育树分析测试两种方法的分类效率，评价方法的应用效果。
主要有分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。
对于构建好的机器学习模型，需要对模型的效果进行评估，对于机器学习中的3大类问题，分类，回归，聚类而言，各自有不同的评估指标，本文主要介绍分类模型常用的评估指标。
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib，就衍生出 Scikit-Plot。
模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。常用的回归模型评价指标有平均绝对误差、均方根误差、中值绝对误差和可解释方差值等。
不管你在数据科学的哪一个方向研究，可能数据不平衡(imbalanced data)都是一个常见的问题。很多人总是会强调极端状况下的数据不平衡，如医疗数据，犯罪数据等。但在实际中，更多的不平衡并不会显得那么极端。如果你关注过kaggle上的比赛冠军的分享，你会发现观察数据尤其是了解不平衡情况经常会是第一步（当然还会有其他的预处理和分析）。
解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，首先需要收集问题的资料，深入理解问题，然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标，根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估。
今天继续和大家聊聊B站2021的校招笔试题，上次我们看了算法题，今天我们来看看选择题。
最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能
从此系列推送以来，小编就和大家一直在学习的路上。作为没有学高数的理科生，在跟着StatQuest视频的学习中也收获颇丰，相信大家也一样！
输入补全可以用哪个数据结构来做？（字典树） 假如有10亿条搜索请求，怎么找出最热的前10条？ 讲一下LDA，讲一下隐狄利克雷分布，里面有个辛普森采样了解吗 pointwise、pairwise 、listwise的区别 word2vec是有监督的还是无监督的 word2vec的损失函数形式 分层softmax和负采样原理 Glove的思想以及和word2vec的区别 Fasttext和word2vec的区别 Fasttext哈希规则，怎么把语义相近的词哈希到一个桶里 RNN、LSTM、GRU公式。 RNN、LSTM、GRU参数大小 Attention机制的原理，有哪些变种 sigmoid用作激活函数时，分类为什么要用交叉熵损失，而不用均方损失？
嗨！大家好，我是一棵树，这是我第一次在解螺旋发文，还是蛮激动的。下面就开始吧！ 今天的主题是：ROC分析时一定要告诉R分析谁 用到的软件是：R语言 用到的R包是：pROC和ROCit
前面我们介绍了一个对有害同义突变预测的方法PrDSM，可以发现，在对模型的分析中，大量的使用ROC对模型进行评估，今天我们就来介绍一下ROC的相关内容和两种ROC绘图方法：pROC、plotROC、ggROC和ROCR。
一组数据的集合被称作数据集，用于模型训练的数据集叫训练集，用于测试的数据集叫测试集。一个数据集包含多条数据，一条数据包含多个属性。
原文链接： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8638330.
机器学习概述 机器学习基本概念 机器学习基本流程与工作环节 机器学习中的评估指标 机器学习算法一览 3. 机器学习基本流程与工作环节 3.1 机器学习应用几大环节 预测模型 image 机器学习算法
这也是线性回归中最常用的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地，本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路，详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接
参考文献：【ROC曲线与AUC值】，【ROC，AUC最透彻的讲解（实例分析+matlab代码）】，【AUC计算方法与Python实现】，【AUC曲线计算方法及代码实现】
并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率，以及怎样计算多个，并把点连接成线，变成ROC曲线：ROC曲线纯手工绘制
本文是kaggle案例分享的第3篇，赛题的名称是：Mushroom Classification，Safe to eat or deadly poison? 数据来自UCI：https://archi
二分类变量的最佳截点直接使用pROC包就可以直接得到，前面也介绍过，今天主要说一下生存资料ROC曲线的最佳截点，以及生存资料的ROC曲线如何变得平滑。
项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 文章篇幅有限，部分程序出图不一一展示
项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连！文章篇幅有限，
AUC 是 ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线以下的面积, 介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
精确率（Precision）与召回率（Recall）是分类任务中的常用指标，首先需要知道混淆矩阵。
xgboost基于“从集合中任意选择一个正样本和负样本，正样本预测值大于负样本预测值的概率”实现了带weight的auc。
导读：ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成，内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。希望感兴趣的读者修此剑术，保家卫国~~你的剑，就是我的剑！
ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，ROC曲线称为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），AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积。在计算ROC曲线之前，首先要了解一些基本概念。在二元分类模型的预测结果有四种，以判断人是否有病为例：
（1）总结常用的绘制ROC和PR曲线的R包 （2）生存预测模型的时间依赖性ROC曲线
“ 分类问题是机器学习算法中最基础和重要的问题，本文用R语言，对网上的Irvine数据集，通过线性回归方法，构建线性分类器。并统计出预测结果与实际结果的混淆矩阵，通过计算ROC和AUC，判断分类器性能
k近邻(k-NearestNeighbor)学习是一种最简单的监督学习算法，工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测。通常，在分类任务中使用投票法，即选择这k个样本职工出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用平均法，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可以基于距离远近来进行加权平均或者加权投票，距离越远的样本权重越大。
在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？ 在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集？本文会介绍一些相关方法，它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点，并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往，我会尽量精简地叙述，在文
简洁的讲: 如果一个样本在特定的空间中的K个最邻近的中的大多数属于某个类,则这个样本属于这个类.
在【r<-绘图|ROC】ROC的计算与绘制这篇文章中我讲了ROC曲线的本质以及如何计算和绘制ROC曲线。注意，我这里谈到的ROC并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测，而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量（二分类）的影响（真阳性率、假阳性率）。
查准率，表示所有被预测为正类的样本（TP+FP）是真正类（TP）的比例： P = T P T P + F P P= \frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP 查全率，表示所有真正类的样本（TP+FN）中被预测为真正类（TP）的比例： R = T P T P + F N R= \frac{TP}{TP+FN} R=TP+FNTP
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
Receiver Operating Characteristic Curve 是评价二值分类器的重要指标
时间序列异常检测是一项重要的任务，其目标是从时间序列的正常样本分布中识别异常样本。这一任务的最基本挑战在于学习一个能有效识别异常的表示映射。
来源：尤而小屋 R语言统计与绘图本文约5500字，建议阅读11分钟本文梳理了机器学习最常见的知识要点。 图解机器学习算法系列 以图解的生动方式，阐述机器学习核心知识 & 重要模型，并通过代码讲通应用细节。 1. 机器学习概述 1）什么是机器学习 人工智能（Artificial intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是一个笼统而宽泛的概念，人工智能的最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。 大概在上世纪50年代，人工智能开始
在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？ 在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集？本文会介绍一些相关方法，它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点，并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往，我会尽量精简地叙述，在
使用工具: python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn库
作者从TCGA数据库下载乳腺癌(以下简称BRCA)样本的miRNA相关数据（104个Normal,1103个Tumr）。 进行了如下分析： 1.下载数据 2.筛选差异表达的miRNA(DEM)：使用EdgeR包 得到370个DEM，108 Down DEM, 262 Up DEM 对筛选出的370个DEM绘制了热图,文章使用的gplots 包中的heatmap.2()绘图
这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！
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