1、问题背景在软件开发中，有时我们需要创建一个类，该类的实例具有许多属性，这些属性可以通过某种计算方法获得。...我们希望能够通过一种简便的方法自动计算这些属性，而无需手动编写每个属性的计算方法。2、解决方案有几种方法可以实现类中的属性自动计算。1、使用魔法方法__getattr__。...当访问一个不存在的属性时，__getattr__方法会被调用，并将属性名作为参数传递给calculate_attr方法。calculate_attr方法计算属性值并返回。2、使用类装饰器。...元类是一个特殊的类，它可以用来创建其他类。在上面的代码中，MetaCalculateAttr元类通过重写__new__方法来实现属性自动计算。...如果需要实现大量属性的自动计算，可以使用类装饰器或元类。
参考链接： Java中的对象和类 1.对象的概念 ：万物皆对象，客观存在的事物皆为对象 2.什么是面向对象：人关注一个对象，实际上是关注该对象的事务信息 3.类：类是模子，确定对象将会拥有的特征（...对象是一个你能够看得到，摸得着的具体实体 如何定义Java中的类： 1.类的重要性：所有Java程序都以类class为组织单元 2.什么是类：类是模子，确定对象将会拥有的特征（属性）和行为（方法...方法n； } Java对象 使用对象的步骤： 1.创建对象： 类名 对象名 = new 类名（）； ... Telphone phone =new Telphone(); 2.使用对象 引用对象的属性：对象名.属性 phone.screen = 5; //给screen属性赋值... 2.局部变量 在类的方法中定义，在方法中临时保存数据 成员变量和局部变量的区别 1.作用域不同： 局部变量的作用域仅限于定义他的方法 成员变量的作用域在整个类内部都是可见的
总结 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。...f1_score: 计算 F1 分数（精确度和召回率的调和平均数）。 roc_auc_score: 计算接收者操作特性（ROC）曲线下的面积（AUC）。...r2_score: 计算 R² 分数，即决定系数。 排序任务 AUC 同上。AUC不受数据的正负样本比例影响，可以准确的衡量模型的排序能力，是推荐算法、分类算法常用的模型评价指标。...内部指标（无监督数据，利用样本数据与聚类中心之间的距离评价）： 紧密度（Compactness） 每个聚类簇中的样本点到聚类中心的平均距离。...）： 兰德系数（Rand index） 兰德系数是使用真实label对聚类效果进行评估，评估过程和混淆矩阵的计算类似： 互信息（Mutual Information） sklearn实现聚类 聚类指标
知识点3：聚类 聚类之间类的度量是分距离和相似系数来度量的，距离用来度量样品之间的相似性(K-means聚类，系统聚类中的Q型聚类)，相似系数用来度量变量之间的相似性(系统聚类中的R型聚类)。...处理步骤： 1)、从n个数据对象中任意选出k个对象作为初始的聚类中心 2)、计算剩余的各个对象到聚类中心的距离，将它划分给最近的簇 3)、重新计算每一簇的平均值(中心对象) 4)、循环2-3直到每个聚类不再发生变化为止.../样本中的信息条数 ROC和AUC是评价分类器的指标 3)ROC曲线： ROC关注两个指标 True Positive Rate ( TPR，真正率 ) = TP / [ TP + FN] ，TPR代表预测为正...FPR，纵坐标是TPR 4)AUC：AUC(Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。...使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而AUC作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。 5)如何避免过拟合?
知识点3：聚类 聚类之间类的度量是分距离和相似系数来度量的，距离用来度量样品之间的相似性(K-means聚类，系统聚类中的Q型聚类)，相似系数用来度量变量之间的相似性(系统聚类中的R型聚类)。...处理步骤： 1)、从n个数据对象中任意选出k个对象作为初始的聚类中心 2)、计算剩余的各个对象到聚类中心的距离，将它划分给最近的簇 3)、重新计算每一簇的平均值(中心对象) 4)、循环2-3直到每个聚类不再发生变化为止.../提取出的信息条数 2)召回率(recall rate)：提取出的正确信息条数/样本中的信息条数 ROC和AUC是评价分类器的指标3)ROC曲线： ROC关注两个指标 True Positive Rate...使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而AUC作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。...5)如何避免过拟合过拟合表现在训练数据上的误差非常小，而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂，过分得去拟合数据的噪声和outliers。
---- 起码从R的角度来说，箱线图直接到ROC曲线，顺便计算得到AUC值是很容易的。...同样的，我也是让chatGPT做了一下：使用R代码举例一个差异分析，并且绘制ROC曲线和表达量差异箱线图 ---- 以下是一个使用R进行差异分析、绘制ROC曲线和箱线图的示例。...这个示例使用了pROC包进行ROC分析和绘图，使用ggplot2包进行箱线图的绘制。注意，这只是一个示例，实际的分析可能需要根据你的数据和问题进行调整。...然后，它计算了一个ROC曲线，并打印了AUC值，最后绘制了ROC曲线。这只是一个基本的示例，实际的分析可能需要更复杂的统计测试和更复杂的图形。...- LDA StatQuest生物统计学专题 - MDS StatQuest生物统计学专题 - tSNE的基础概念 StatQuest生物统计学专题 - 聚类及其算法(1) StatQuest生物统计学专题
--------------------------------------- Java中数据类型的分类： 基本数据类型：4类8种。...--------------------------------------- Java中如何使用引用数据类型中的类呢？...如果希望使用引用类型中的“类”，那么典型用法的一般步骤为： 例如：使用Java中JDK已经写好的扫描器类 Scanner。 步骤1：导包。 指定需要使用的目标在什么位置。...在public class之前的一行写代码： import xxx.yyy.zzz.类名; 例如： import java.util.Scanner; //这种方式导入的是：...导入到类的级别。
直观地构建模型 Visual ML 是一种使用低代码或无代码平台设计机器学习模型的方法。它使用户能够通过用户友好的可视化界面创建和修改复杂的机器学习过程、模型和结果。...可视化这些聚类可以揭示数据中的模式、趋势和关系。 散点图中每个点根据其聚类分配进行着色，是可视化聚类分析结果的标准方法。聚类边界及其在要素空间中的分布清晰可见。...事实上，我们的完美分类器将达到正好 1 的 ROC-AUC。 使用 ROC-AUC 指标时，必须记住基线不是 0，而是 0.5——完全随机分类器的 ROC-AUC。...以黄色显示的实际 ML 分类器的 ROC 曲线始终位于该线上方，ROC-AUC 为 0.78 |源 使用 scikit-learn 生成 ROC 曲线和计算 ROC-AUC 非常简单。...只需在模型训练脚本中编写几行代码，即可为每个训练运行创建此评估数据。使用 ML 实验跟踪工具记录 ROC-AUC 和 ROC 曲线图时，您可以稍后比较不同的模型版本。
之前提到过聚类之后，聚类质量的评价： 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标（兰德系数、互信息、轮廓系数） R语言相关分类效果评估： R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，...微平均（Micro-averaging），是对数据集中的每一个实例不分类别进行统计建立全局混淆矩阵，然后计算相应指标。...（来源：谈谈评价指标中的宏平均和微平均） from sklearn import metrics metrics.precision_score(y_true, y_pred, average='micro...二、ROC 1、计算ROC值 import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score y_true = np.array([0, 0...参考文献： sklearn中的模型评估
（假设特征之间相互独立） 介绍一下SVM核函数 MLP和MAP的区别（MAP加入了先验信息） svm如何处理多分类（一对多法设计k个分类器，一对一法设计k(k-1)/2个分类器） svm对缺失数据敏感吗...（svm没有处理缺失数据的方法，决策树有） 为什么svm采用最大间隔（最大间隔得到决策边界是唯一的，具有鲁棒性） 聚类了解哪些？基于密度的聚类了解哪些？...（原型聚类：KMeans,高斯混合聚类，密度聚类：DBSCAN、Mean-Shift，层次聚类：AGNES、BIRCH，谱聚类） 深度学习基础 L1、L2正则（贝叶斯角度分析，加入了先验信息） 怎样判断过拟合...AUC和ROC ?...Precision：P=TP/(TP+FP) Recall：R=TP/(TP+FN) F1-score：2/(1/P+1/R) ROC/AUC：TPR=TP/(TP+FN), FPR=FP/(FP+TN
总结 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。...参考 机器学习常见评价指标 Python sklearn机器学习各种评价指标——Sklearn.metrics简介及应用示例 PR曲线和F1、ROC曲线和AUC 轮廓系数、方差比、DB指数（三种常见的聚类内部评价指标...回归预测的r2_score ") # r2_score函数计算决定系数，通常表示为R²。 # 它表示模型中自变量所解释的方差（Y）的比例。...内部指标（无监督数据，利用样本数据与聚类中心之间的距离评价）： 紧密度（Compactness） 每个聚类簇中的样本点到聚类中心的平均距离。...）： 兰德系数（Rand index） 兰德系数是使用真实label对聚类效果进行评估，评估过程和混淆矩阵的计算类似： 互信息（Mutual Information） sklearn实现聚类 print
ROC曲线及AUC值 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】 1....调整这个分类器分类时候使用的阈值，我们就可以得到一个经过(0, 0)，(1, 1)的曲线，这就是此分类器的ROC曲线。 一般情况下，这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。...如何绘制ROC曲线 假设已经得出一系列样本被划分为正类的概率，然后按照大小排序，下图是一个示例，图中共有20个测试样本， “ C l a s s ” “Class” “Class”一栏表示每个测试样本原始的标签...6.3 AUC值的计算 AUC为ROC曲线下的面积，那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积之和，计算的精度与阈值的精度有关。...时间复杂度为 O ( N ∗ M ) O(N*M) O(N∗M)。 与第二种方法相似，直接计算正样本score大于负样本的score的概率。
2.5 模型 模型就是复杂的数学相关函数，只是该函数具有很多的未知的参数，通过训练集训练来确定模型中的参数，生成的已知参数的函数就是模型。就是一种映射。...分类就是典型的有监督学习。 无监督学习是指训练集中没有明确的标记，聚类就是典型的无监督学习。...为了更好地理解 ROC 曲线，我们使用具体的实例来说明： 如在医学诊断中，判断有病的样本。那么尽量把有病的揪出来是主要任务，也就是第一个指标 TPR，要越高越好。...现在我们需要一个独立于阈值的评价指标来衡量这个医生的医术如何，也就是遍历所有的阈值，得到 ROC 曲线。 还是一开始的那幅图，假设如下就是某个医生的诊断统计图，直线代表阈值。...3.5.4 怎样计算 AUC？ 第一种方法：AUC 为 ROC 曲线下的面积，那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积之和。计算的精度与阈值的精度有关。
1.1 准确率 分类中，使用模型对测试集进行分类，分类正确的样本个数占总样本的比例： accuracy= \frac{n_{correct}}{N_{total}} 问题： 不同类别样本无区分...tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC(area = %0.2f)' % (roc_auc...(AUC = %0.2f)"% (roc_auc)) plt.show() AUC AUC即为ROC曲线下的面积，同时证明AUC与Wilcoxon-Mann-Witney Test是等价的。...其计算公式： AUC = \frac{\sum_{i \in positive \ Class} Rank_i - \frac{M(1+M)}{2}}{M * N} M为正类样本的数目，N为负类样本的数目...roc_auc_score(y_test, dataset_pred) 2. 回归评价指标 回归是对连续的实数值进行预测，而分类中是离散值。
协方差（covariance）与相关系数（1） 协方差（covariance）与相关系数（2） 从分布中抽样 置信区间与p值的计算 单尾还是双尾检验？...推送目录概览： 最小二乘法与线性回归 线性回归中的R方与R方显著性 线性回归的R实现与结果解读 线性回归的妙处：t检验与方差分析 设计矩阵（design matrices） 设计矩阵 in R 3.logistic...以下为本部分内容的概览： 01 机器学习简介 02 交叉验证法(cross validation) 03 混淆矩阵（confusion matrix） 04 ROC和AUC 05 pROC包绘制ROC...：glmnet包实现正则化 11 主成分分析(PCA)原理精讲 12 关于PCA的建议 13 线性判别分析总览 14 t-SNE原理总览 15 层次聚类概览(Hierarchical Clustering...20 回归树（Regression Trees）概览 21 回归树剪枝：代价复杂度剪枝 22 随机森林概览：创建，使用和评估 23 支持向量分类器与支持向量机 5.高通量测序 ?
这相当于监督学习中的train/test的划分。 然后，我们评估密集图的正确预测的比例，或者使用稀疏图的标准曲线下的面积(AUC)。...) print(auc_jaccard) # Adamic-Adar # 现在计算Adamic-Adar指数和对应的ROC-AUC分数 # Prediction using Adamic Adar...数据要复杂得多，即（非）定向、（非）加权、（a）循环…… 为了生成语料库，我们使用随机游走采样策略： 在处理NLP或计算机视觉问题时，我们习惯在深度神经网络中对图像或文本进行嵌入(embedding)。...因此，它们可以用于任何下游任务，例如图分类、聚类甚至播种监督表示学习方法。...无论是使用采样还是聚类，模型都会丢失部分图信息。 通过采样，节点可能会错过其有影响力的邻居。 通过聚类，图可能被剥夺了独特的结构模式。 如何权衡算法的可扩展性和图的完整性可能是未来的研究方向。
R3, R4, R5 再计算五个矩形面积 Si 最后加总，阈值划分的越细，曲线越平滑，计算的面积值也越精确。...AUC 将所有可能分类阈值的评估标准浓缩成一个数值，根据 AUC 大小，我们得出 如何计算 AUC 和计算 PR 曲线下的面积一样的，把横坐标和纵坐标代表的变量弄对就可以了，如下图。...阈值 0.8 → (1, 1) 因此可画出下图右半部分，即 ROC 曲线，再根据横坐标纵坐标上的 FPR 和 TPR 计算 AUC。...想个极端情况，当 K 等于数据总数 m 时，那么每个点都被聚成一类，每个点都是簇心，那么 J = 0。那么如何选一个最好的 K 呢？...代码稍显繁琐，但用 roc_curve 和 auc 都可以计算出来。 上述细节对应的代码位置在下图标出。 细节 1 - 第 4-6 行。
同时，为了探索昂贵中药材是否有其他廉价替代品的问题，对药物的配伍规律和性味归经描述来衡量药物的相似度，根据相似度对药物进行聚类。...关联规则可以反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性使用关联规则挖掘算法,找到中药之间的高频组合以及强关联关系。...聚类模型 更好的区分不同种类的药物配伍关系——聚类 为了解决昂贵中药材的廉价替代品问题，对药物的配伍规律和性味归经描述来衡量药物的相似度，根据相似度对药物进行聚类。...通过理疗措施之间的相似性进行聚类，相当于治疗方案空间上的粗粒化。...最后，随着政府、企业、科研机构加大对智慧医院精准医疗的资源投入，大数据将持续发挥精准医疗发展助推器作用，推动精准医疗产业发展。 本文摘选《R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律》
业务挑战 中医传承过程中，关于生理、病因病机以及疾病的表现和发展规律，都容易记载在书上，也容易理解和传承。然而随着医药科技的不断进步,新特药品的的种类的不断出现,给药物配伍又一次新挑战。...同时，为了探索昂贵中药材是否有其他廉价替代品的问题，对药物的配伍规律和性味归经描述来衡量药物的相似度，根据相似度对药物进行聚类。...关联规则可以反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性使用关联规则挖掘算法,找到中药之间的高频组合以及强关联关系。...聚类模型 更好的区分不同种类的药物配伍关系——聚类 为了解决昂贵中药材的廉价替代品问题，对药物的配伍规律和性味归经描述来衡量药物的相似度，根据相似度对药物进行聚类。...通过理疗措施之间的相似性进行聚类，相当于治疗方案空间上的粗粒化。
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