在Excel中，如果想对一个一维的数组（只有一行或者一列的数据）进行排序的话（寻找最大值和最小值），可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序，但是如果要在二维数组（存在很多行和很多列）的数据表中排序的话...先如今要对下面的表进行排序，并将其按顺序排成一个一维数组 ?...另起一块区域，比如说R列，在R列的起始位置，先寻找该二维数据的最大值，MAX(A1:P16)，确定后再R1处即会该二维表的最大值 然后从R列的第二个数据开始，附加IF函数 MAX(IF(A1:P300...< R1,A1:P300))，然后在输入完公式后使用Ctrl+shift+Enter进行输入（非常重要） 然后即可使用excel拖拽功能来在R列显示出排序后的内容了
前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢，直接做表或者是前端可视化，小编曾经就尝试过用前端（D5）做出来，然后截图，显得不那么好看。。...混淆矩阵是一种特殊类型的列联表(contingency table)或交叉制表(cross tabulation or crosstab)....其有两维 (真实值 “actual” 和 预测值 “predicted” ), 这两维都具有相同的类(“classes”)的集合. 在列联表中, 每个维度和类的组合是一个变量....列联表以表的形式, 可视化地表示多个变量的频率分布....weights 参数和 sklearn.metrics.confusion_matrix 的 sample_weight 参数的含义相同, 都是对预测值进行加权, 在此基础上, 计算混淆矩阵单元的值.
模型评估 在机器学习和统计分类中，混淆矩阵，也被称为误差矩阵，是一个特定表，其允许算法，通常是监督学习的性能的可视化（在无监督学习，通常被称为匹配矩阵）。...矩阵的每列表示在预测的类的实例，而每行代表一个实际的类的实例（或反之亦然）。名称源于它可以很容易判别事实的两类。它是一种特殊的列联表，有两个维度（“实际的”和“预测”）。...以一个二分类问题作为研究对象，图1的混淆矩阵显示了一个分类器可能会遭遇的所有情况，其中列（positive/negative）对应于实例实际所属的类别，行（true/false）表示分类的正确与否。...在预测分析中，混淆表（有时也称为混淆矩阵）报告假阳性，假阴性，真阳性和真阴性的数量。这比正确率具有更详细的分析。...、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 如何用R语言在机器学习中建立集成模型？
1/F1 = 1/2 (1/P + 1/R) 1/Fβ = 1/(1+β)（1/P + β²/R） Page32: 宏F1(macro-F1) 如果进行多次训练/测试，每次得到一个混淆矩阵，或是在多个数据集上进行训练...micro-F1 Page32: 微查准率 将各混淆矩阵的对应元素进行平均，再去计算 Page32: 微查全率 将各混淆矩阵的对应元素进行平均，再去计算 Page33: ROC曲线(46) 真正例率...Page41: McNemar检验 两个学习器分类差别列联表 算法B\A 正确 错误 正确 e00 e01 错误 e10 e11 检验变量|e01-e10|是否服从正态分布，服从则认为两学习器性能相同等同于检查...τx² = (|e01-e10|-1)²/(e01+e10) 是否服从自由度为1的卡方分布（标准正态分布变量的平方） Page41: 列联表(187) 见McNemar检验 Page42: Friedman...检验 有多个数据集多个学习器进行比较时使用，对各个算法在各个数据集上对测试性能排序，对平均序值计算τx²和τF,并进行临界值检验。
) 将概述边margins（默认是求和结果）放入表中 ftable(table) 创建一个紧凑的“平铺”式列联表 一维列联表 > mytable<-...卡方独立性检验 可以使用chisq.test()函数对二维表的行变量和列变量进行卡方独立性检验 > library(vcd) > mytable<-xtabs(~Treatment+Improved,data...Fisher精确检验 可以使用fisher.test()函数进行Fisher精确检验。Fisher精确检验的原假设是：边界固定 的列联表中行和列是相互独立的。...2的二维列联表上使用，但不能用于2×2的列联表。...vcd包也提供了一个kappa()函数，可以计算混 淆矩阵的Cohen’s kappa值以及加权的kappa值。（举例来说，混淆矩阵可以表示两位评判者对于一系列对象进行分类所得结果的一致程度。）
p=3715 统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。 什么是列联表？...列联表提供关于两个分类变量的测量的整数计数。...尽管如此，应避免对具有多个维度的列联表进行统计检验，因为除其他原因外，解释结果将具有挑战性。...转换为2乘2矩阵 为了指定备选假设并获得优势比，我们可以计算三者的测试 2 × 22×2可以构造的矩阵df： 由于替代方案设置得更大，这意味着我们正在进行单尾测试，其中另一种假设是羊毛A与羊毛B的断裂次数相关...摘要：卡方对费舍尔的精确检验 以下是两个测试的属性摘要： 标准 卡方检验 费舍尔的确切测试 最小样本量 大 小 准确性 近似 精确 列联表 任意维度 通常为2x2 解释 皮尔逊残差 优势比 通常，Fisher
x = xtabs(air.hole ~ chemical + repeats, data = a1) #xtabs（forula，data）根据一个公式和一个矩阵或数据框创建一个N维列联表； #波浪号...（~）：用来连接公式中的响因变量（波浪号左边）和自变量（波浪号右边） ftable(x) #ftable（table):创建一个紧凑的”平铺“式列联表 object.size(x) print(object.size...#数据排序 a2[order(a2$Sepal.Length), ] dplyr::arrange(a2, Sepal.Length) #对a2数据中Sepal.Length升序排序 ?...升序排序，若相同，则按照Sepal.Width升序排序 dplyr::arrange(a2, Sepal.Length, desc(Petal.Length)) #对a2数据中Sepal.Length升序排序...Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列 ?
图1展示了如何构建示例序列R的BWT、后缀数组(SA, suffix array)。首先，将R的末尾附加上结束字符$，我们认定它在∑中的字母表顺序小于所有字符。...随后，获取 的所有旋转(Rotations)序列。对这些旋转序列按字母表进行排序得到BW矩阵。BWT(S)是该矩阵的最后一列。...将该矩阵按照字母表顺序Σ排序，得到图中右侧矩阵，称为BW矩阵。...因为BW矩阵像字典的索引一样，按字母表顺序排序，所以这些比对会处在BW矩阵的连续行中。因此，查询读段的所有比对可以表示为BW矩阵数行的范围。...O矩阵的作用是压缩L列，通过局部载入后缀数组S和压缩后的L列，实现在内存中对整个后缀数组S进行动态计算，极大的减少了后缀数组S和BWT的内存占用。 图4 图4.
---- 频数表和列联表 本节着眼于类别型变量的频数表和列联表，以及相应的独立性检验、相关性的度量、图形化展示结果的方法。除了使用基础安装中的函数，还将使用到vcd包和gmodels包中的函数。...N维列联表 prop.table(table, margins) 依margins定义的边际列联表将表中条目表示为分数形式 margin.table(table, margins) 依margins定义的边际列联表计算表中条目的和...addmargins(table, margins) 将概述边margins（默认求和）放入表中 ftable(table) 创建一个紧凑的“平铺式”列联表 一维列联表 使用table()函数生成简单的频数统计表...卡方独立性检验 使用chisq.test()函数对二联表的行变量和列变量进行卡方独立性检验。...Fisher精确检验 使用fisher.test()函数进行Fisher精确检验，Fisher检验的原假设是：边界固定的列联表中行和列是相互独立的。
【R笔记】R语言函数总结 R语言与数据挖掘：公式；数据；方法 R语言特征 对大小写敏感 通常，数字，字母，. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以 ....mosaic（，shade=T，legend=T）——绘制三级列联表，是三级列联表或者公式，vcd包 curve（sapply(x,)，），c（）)——设置参数行和列的名称，以列表的形式进行输入 matrix[ ,4]——矩阵第4列 as.vector(matrix)——将矩阵转换成向量...xtabs(formular，data)——列联表 ftable( table())——三维列联表 prop.table()——统计所占百分比例...，x为矩阵，dim(x)=c(2,2)，对于大样本（频数大于5） fisher.test()——单元频数小于5，列联表为2*2 相关性检验（原假设H0：X与Y相互独立）
下面是一句话解释混淆矩阵： 混淆矩阵就是统计分类模型的分类结果，即：统计归对类，归错类的样本的个数，然后把结果放在一个表里展示出来，这个表就是混淆矩阵。...（参考链接） ---- 初步理解混淆矩阵，当以二分类混淆矩阵作为入门，多分类混淆矩阵都是以二分类为基础作为延伸的！ Q： 什么是二分类？...），现有一个模型将这10只动物进行分类，分类结果为（预测结果为）：5只狗，5只猫（预测值），对分类结果画出对应混淆矩阵进行分析（狗：正例，类别1，猫：反例，类别2）：（参考链接） 等等…见此表是不是依旧懵逼...，即：将混淆矩阵行、列扩宽（类别增多），进行计算。...因为我们求的是正例（Positive）的IoU，即：只用与P有关的混淆矩阵相关元素：TP、FP、FN，TN是与P无关，所以对于求正例的IoU无用！ 如何找与P有关的混淆矩阵元素？
▲两两组合的四种情况 其中行代表真实值，列代表预测值，0代表Negative负类，1代表Positive正类。上面的表格就是混淆矩阵的基本框架，混淆矩阵为四种情况分别命名。...假设现在一共有1000名受试者，假设有一个模型算法对这1000名受试者预测是否患有癌症。算法对1000名受试者进行预测后的混淆矩阵如下所示。...如果想要计算中文分词中的精准率和召回率需要解决两个问题： 如何将中文分词的分块问题转换为分类问题？ 如何将转换为分类问题的中文分词映射到混淆矩阵中，进而求出精准率和召回率？...▲中文分词已知的信息 不论是标准分词还是分词算法预测的分词结果中负类（值为0）的区间有很多种情况，推导出所有可能的情况非常繁琐，而且没有必要，因为精准率、召回率的计算恰好只需要混淆矩阵中的第二行第二列的信息...▍ 如何映射到混淆矩阵中 原始混淆矩阵中的元素表示满足对应条件的样本个数，而我们现在仅仅有由区间构成的集合。
在 PowerBI 中，由于已经存在数据模型，数据模型是一个天然的已经建立了关系的表结构，因此，一个经典的DAX查询，基本是从第三步进行： ADDCOLUMNS( SUMMARIZE( 模型表 , 用来分组的列...从 表格 到 矩阵 矩阵，是唯一无法用一个图表直接表示的结构，要计算出一个矩阵，PowerBI在后台会进行2~3次分组汇总表查询，最终再拼接形成矩阵。 我们先来形象的理解，什么是个矩阵呢？...如果无法默认存在规律，我们就需要单独考虑标题列，标题行，值，汇总的分别计算模式： 但总的来所，行列交叉处进行度量值计算。将 矩阵 叫做 交叉表 未尝不可，因为从字面意思可以看出行列交叉处产生运算。...考虑按列排序，才能在矩阵表现时，有希望的排布顺序。 构造标题行，本例中，使用 DAX 动态构造出标题行： 本例中，故意做了小计行和总计行以展示处理它们的能力。...但是问题来了，如果显示的全是文本的话，那如何排序，如何为文本设置颜色，文本无法按照数字比较大小啊。
可以用来进行分组，通过str_detect函数识别数据中的关键词，然后进行分组 samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","...list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...操作的函数，批量操作 图片 图片 分批次将运行结果保存为R.data格式便于管理数据 图片 大段代码暂时不运行可以进行折叠，并加入一个if 判断或者注释掉 表达矩阵箱线图 表达矩阵 R 语言作图要求将宽数据的表达矩阵转变成长数据后昨天...") ## 把原来列中的数值一一对应形成一个新的数值列'count' 图片 library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot...（第一个写的数据框），右表中多余的数据舍去，没有的数据显示缺失值 right_join(test1,test2,by="name") ##右连接，以右侧的表的行为准构成新的数据框（第二个写的数据框），左表中多余的数据舍去
在原作者的上一篇文章中，提到了如何利用交叉验证和多重交叉验证来评估模型的鲁棒性（健壮性），即模型在训练集未设计的样本上的泛化性。在上一篇文章中主要用了分类正确率和平均分类正确率来作为观测指标。...混淆矩阵 清晰明确地呈现分类器预测结果的常用手段是使用混淆矩阵（有时也称为列联表）。 在二分类问题中，混淆矩阵为2行2列。...在本文中，上方的列标注为观测到的真实类别标签，左侧的行标注的是模型预测的类别标签，每个单元格中的数字代表同时分类器输出结果同时满足行，列要求的样本数量。...[混淆矩阵真值表] 在我们讨论的例子当中，一个完美的分类器的预测结果应当为201个不复发，85个会复发，对应上面单元格的填充情况应当为左上201，右下85。 错误的预测样本会被划分至另外两个单元格。...[预测结果都为不复发时的混淆矩阵] 预测结果都为会复发时的混淆矩阵 混淆矩阵中出现了大量（201个）误判的正例（False Positive）。
的Comparator方法来自定义排序规则，重写RawComparator的compara方法来自定义分组规则 之后进行一个combiner归约操作，其实就是一个本地段的reduce预处理，以减小后面shufle...export原理：根据要操作的表名生成一个java类，并读取其元数据信息和分隔符对非结构化的数据进行匹配，多个map作业同时执行写入关系型数据库 11、Hbase行健列族的概念，物理模型，表的设计原则？...行健：是hbase表自带的，每个行健对应一条数据。 列族：是创建表时指定的，为列的集合，每个列族作为一个文件单独存储，存储的数据都是字节数组，其中的数据可以有很多，通过时间戳来区分。...列族的设计原则：尽可能少（按照列族进行存储，按照region进行读取，不必要的io操作），经常和不经常使用的两类数据放入不同列族中，列族名字尽可能短。...als会对稀疏矩阵进行分解，分为用户-特征值，产品-特征值，一个用户对一个产品的评分可以由这两个矩阵相乘得到。
Mackay 2003年首次提议可以应用互信息来评价混淆矩阵优劣。他给出了二值分类中的两个混淆矩阵。矩阵最右一列代表了拒识类别。...与人类分类直觉以下内容相符：小类中的一个误差（或拒识）将比大类中的一个误差（或拒识）代价更高；同类中的一个误差将比一个拒代价更高。由M3可以对四个混淆矩阵进行排序。...拒识分类中混淆矩阵虽然是m乘m+1个元素，但是我们修正其互信息列单元元素计算中不包括最后一列（即拒识类别）。由此将会获得更为合理的分类评价结果。...为此我们对第二个信息论指标进行了排序变化的考察。...图中横坐标为一类样本的概率p1，纵坐标为互信息差，我们以完全正确分类的互信息值为基点（对应图中的顶端横线），四个混淆矩阵的互信息值与基点的差值的绝对值我们可以称为“信息代价”， 对四个混淆矩阵我们同时改变样本的概率
上一次给大家介绍了如何用R语言进行主成分分析，今天介绍的主角也是PCA的好朋友噢，掌声欢迎我们的第二位小伙伴——冗余分析（RDA）。...step 1：将 中的每个响应变量分别与 进行多元回归，获得对应的响应变量的拟合值向量 和残差向量 ， 构成拟合值矩阵 ; step 2：对 进行PCA分析，将得到典型特征根向量矩阵...在R语言的帮助页面里，使用的是fish数据集对RDA() 进行说明。...fishm矩阵中 fishm <- as.matrix(fish[,4:29]) # 对fishm矩阵中的每一行数据进行中心化处理 fishm <- fishm / apply(fishm, 1...是列联表的卡方检验结果；Inertia是特征根；Dim. 1、Dim. 2、Dim. 3、Dim. 4是提取的四个约束轴。
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...2.模型建立 首先在R中安装和加载e1071包，然后利用e1071包中的svm( )函数，通过给定自变量与因变量，同时给出训练数据，并将参数type值设置为”C”以表示进行分类，由此建立起可用于处理二分类问题的支持向量机模型...并通过table()函数生成预测结果的混淆矩阵表。通过svm.perf查看混淆矩阵表。 ?...从混淆矩阵可以看出，被正确预测的未离职员工人（实际未离职同时预测也是未离职的人数，即混淆矩阵第一行第一列的数值）有3317人，被正确预测的离职员工（实际离职同时预测也是离职的人数，即混淆矩阵第二行第二列的数值...）有963人，错误地预测离职与否的人数（包含实际离职但预测为未离职与实际未离职但是预测为离职的人数，即混淆矩阵的第二和第一列的数值和第一行第二列的数值相加）为124+92=216人。
好看是好看，可惜就是有点看不懂（装傻中） 那么本篇文章我们就来详细介绍一下什么是混淆矩阵，以及如何理解目标检测中的混淆矩阵。...它的行代表真实的类别，列代表预测的类别。以第一行为例，真正的类别标签是 0，从列方向的预测标签来看，有 8 个实例被预测为了 0，有 2 个实例被预测为了 1。...使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 在理解了什么是混淆矩阵以及如何分析混淆矩阵之后，就可以使用 MMDetection 中提供的小工具，为自己的目标检测模型绘制一个混淆矩阵。...这是由于检测数据集中的目标过多，每个类别一般都会有成百上千的目标，为了能更好看的显示，同时也为了能够更直观的看出每个类别的识别率和误识别率，这里就对混淆矩阵的每一行中的数值都除以了对应类别的总数进行归一化...以 cat 这一行的结果为例：由于行方向代表真是标签，列方向代表预测的类别，因此就能够从这一行的数值中得到猫的正确检测率有 75%，而被误检为狗的概率有 12%。
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