ROC是一条线，如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性，那么越靠近左上角的ROC曲线，模型的准确度越高，模型越理想； AUC是线下面积，如果我们选择用AUC面积评判模型的准确性，那么模型的AUC面积值越大...F1-Score的取值范围从0到1的，1代表模型的输出最好，0代表模型的输出结果最差 混淆矩阵的实例 当分类问题是二分问题是，混淆矩阵可以用上面的方法计算。...ROC曲线的计算 ROC曲线的横轴与纵轴，与混淆矩阵（Confusion Matrix）有着密切的关系，具体的理解请详见混淆矩阵篇的讲解。...45度的直线一般被常用作Benchmark，即基准模型，我们的预测分类模型的ROC要能优于45度线，否则我们的预测还不如50/50的猜测来的准确。 所以，回到下图。...从整个图上看，红色的ROC线更靠近左上方。因此，红色线代表的SVM分类器的表现要整体优于蓝色线代表的LDA分类器。 ROC曲线的绘制 我们已经知道，ROC曲线中的每一个点就能代表一次预测的结果。
精度，召回率，ROC曲线和F1得分概述 介绍 知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。...从这个角度来看，我们可以轻松计算出由以下比率给出的精度： ? 因此，通过考虑所有不同的结果，我们可以说准确性是真实结果的比例。 关于精度，我们想知道正确分类为正数的预测值的比例。因此： ?...当我们要确定预测值时，精度非常有用，因为它可以告诉我们预测为正的值中有多少实际上是正值。 回想率是另一个非常有用的度量标准，它使我们能够知道例如正确分类为正数的值在实际为正的总值中所占的比例。 ?...目标是获得一个在FPR较低的情况下产生较高TPR（召回率）的模型。 但是，如果要使用单个数字来汇总ROC曲线，则可以计算曲线下的面积（AUC）。下面是ROC曲线及其面积的表示。 ?...结论 在分类问题中，这些是最常用于评估模型性能的指标。因此，每次必须建立分类模型时，最好使用本文中介绍的指标来评估模型的性能。
机器学习中的分类指标包括精确率、召回率、准确率和F函数等。 1）准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为： ?...（2）召回率（Recall），也叫查全率，表示正确分类的正例个数占实际正例个数的比例，计算公式为： ?...（3）精确率（Precision），也叫查准率，表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例，计算公式为： ?...4）F1-score是基于召回率（Recall）与精确率（Precision）的调和平均，即将召回率和精确率综合起来评价，计算公式为: ?
文章目录 知识总览 1. CPU利用率 2. 系统吞吐量 3. 周转时间 4. 等待时间 5. 响应时间 知识回顾与重要考点 知识总览 1. CPU利用率 2....
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途...1、混淆矩阵的概念 2、衍生评价指标 3、ROC曲线、AUC指标 4、R&Python中混淆矩阵函数 1、混淆矩阵的基本概念 对于分类模型而言（这里仅以最简单的二分类为例，假设只有0和1两类），最终的判别结果无非就四种情况...2、评价指标： 2.1 分类准确率（即所有分类中被正确分类的比例，也称识别率） (TP + TN)/(TP + TN + FN + FN) 2.2 召回率-Recall（也称灵敏率、真正例识别率） 召回率的含义是指...AUC指标用来评估分类器性能，可以兼顾样本中类别不平衡的情况，这一点上要比分类准确率更加具有参考价值； 整体而言，混淆矩阵给我们呈现了一个清晰可见的分类模型效果评估工具，而基于混淆矩阵的评估指标可以从不同侧面来评价分类器性性能...，至于在实际操作中使用什么样的评估指标来进行评价，还要视具体的分析目标而定。
作者：林骥 来源：林骥 序言 评价一个算法的好坏，我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题，那么我认为就是好算法。...比如预测的算法，关键是看预测的准确率，即预测值与实际值之间的接近程度，而不是看算法本身的评分高低。...所以，样本的选择非常重要，不能单纯地追求算法的评分高，而忽略样本的质量。 2. 算法 如果保留所有样本，那么显然数据呈现的规律并不是线性的，用多项式回归算法应该是个更好的选择。...除了算法的准确率，还可以使用其他的方法对模型进行评价，比如：召回率、F1 分数、ROC、AUC、MSE、RMSE、MAE 等等。...模型复杂度与预测误差的大致关系如下图所示： ? 小结 本文是我在用线性回归算法预测双 11 的交易额之后，做的一次复盘，总结了改进的思路，学习优化的方法。 学以致用，是我学习的基本原则。
简单说, GC完成的任务就两件事: 找到内存中已经无用的垃圾 将垃圾回收, 以便于之后可以再次利用 之前用C语言的时候, 使用 malloc申请堆上的内存, 是需要通过free函数进行释放的....GC算法的评价标准 GC有很多的算法来实现, 如何来评价一个GC算法的优劣呢? 总要有个判断的依据的吧. 1. 吞吐量 总听过过网络吞吐量吧, 就是每秒能够接受多少字节的数据....最大暂停时间越小, 程序的中断时间越短. 3.堆的使用效率 使用了某GC算法后, 留给程序使用的堆大小占多大比例....越往后速度越慢, 相应的空间越大, 读取数据时, 如果能够从最近的又最快的地方读取, 速度就会快很多....应用到GC中, 也是差不多的道理, 有些对象是需要经常回收的, 而有些对象则会停留很长一段时间, 每次回收时若能够精准定位到需要回收的对象, 则速度会提升很多.同时, 将具有引用关系的相关对象放到内存中的临近位置
前 言 在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。...但即便模型具备了识别电动车、摩托车的能力，并不代表每次都能百分百正确识别。当然，我们肯定希望识别正确率越高越好。识别正确率越高，代表模型性能越良好。 具体有哪些指标可以评价模型性能的优良呢？...其中，真正例（TP）是评价模型性能非常关键的参数，因为这是我们所关注的目标的有用结果，该值越高越好。 可以看出，在一个数据集里，模型给出的判断结果关系如下： ?...接下来，我们就来了解模型性能的各类评价指标。 模型性能指标 1 正确率（Accuracy） 正确率（Accuracy）：也即准确率，识别对了的正例（TP）与负例（TN）占总识别样本的比例。...因此，实际应用场景下的正确率跟实验室环境下所得的正确率一定是存在差距的，某种程度上说，实际应用场景下的正确率更具有评价意义。
对于所有有效的 i ，由 orders[i] 表示的所有订单提交时间均早于 orders[i+1] 表示的所有订单。 存在由未执行订单组成的 积压订单 。积压订单最初是空的。...如果该销售订单 sell 的价格 低于或等于 当前采购订单 buy 的价格，则匹配并执行这两笔订单，并将销售订单 sell 从积压订单中删除。否则，采购订单 buy 将会添加到积压订单中。...如果该采购订单 buy 的价格 高于或等于 当前销售订单 sell 的价格，则匹配并执行这两笔订单，并将采购订单 buy 从积压订单中删除。否则，销售订单 sell 将会添加到积压订单中。...输入所有订单后，返回积压订单中的 订单总数 。 由于数字可能很大，所以需要返回对 10^9 + 7 取余的结果。...最终，积压订单中有 5 笔价格为 10 的采购订单，和 1 笔价格为 30 的采购订单。所以积压订单中的订单总数为 6 。
SAP PP 中关于计划订单和生产订单的日期计算 ，计划单的基本完成日期=上级物料需求日期-物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数（全部以工厂日历的工作日计算） 计划单的基本开始日期=计划单的基本完成日期...（全部以工厂日历的工作日计算） 生产单的基本开始日期 = 已计划的下达日 + 计划边际码的下达期间。...特殊说明 如果上级物料需求日期比MRP运算日期早或等于 则：计划单的基本开始日期 = MRP运算日期 计划单的基本完成日期 = 计划单的基本开始日期 + 物料主数据MRP2视图的自制生产天数； 如果上级需求是销售订单...则上级物料需求日期 = 销售订单的计划行的交货日期 可用计划的其他日期 = 计划单的基本完成日期 + 物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数（计划单中的收货用时天数） 计划转换日期 = 计划单的基本开始日期...； 基本开始日期 = 已计划的下达日期+ 计划边际码中的下达期间天数； 确认的开始日期 = 第一次确认的日期； 确认的完成日期 = 最后一次收货完成的日期
老板昨天开会说:要给公司的购物平台增加信用评价功能，用户体验参考淘宝。 于是今天研究了一下，用jQuery模似一个类似的效果: 代码如下: 模仿淘宝的信用评价...--菩提树下的杨过(yjmyzz.cnbogs.com) ...'rate-4': '质量不错，与卖家描述的基本一致，还是挺满意的', 'rate-5': '质量非常好，与卖家描述的完全一致，非常满意'... ←点击星星就能评价了
系统版本为：银河麒麟V10 SP1 2203版本 操作系统 基于Ubuntu（实际上是Debian）制作[售后工作人员说的(自称软硬件工程师？？？)]...Winodws要低，相对更高一些（对比该电脑原系统Winodws7旗舰官方版本） 性能占用 由于学校电脑硬盘有大问题（IDE启动读50写20MB | AHCI启动较好读70写30MB） 让本就不堪重负的电脑变得更加卡顿...激活价格 操作系统激活需要600RMB单购（不知道批量的价钱如何）暂时伪激活方法 （工作人员回答：）激活或者不激活没啥区别就是开机多个提示弹窗已经权限开放问题 实际未测试所以不知道（懒） 软件商店 软件商店中软件均为正版付费...，极度昂贵（已经不是我这种人能支撑的了） 注：微信QQ这些本来就定位免费的除外 （据工作人员说明：）预装的奇安信可信浏览器后续要付费的 整个HMCL和朋友联机玩玩….....总结 你确定这东西不是来坑经费的？
新的商业模式，催生新的经济商业行为。世界素不相识的人可以跨越时间和地域的限制相识相知；任何角落里发生的事情都可以在几分钟内传遍全球。...金融服务全球化，有闲钱就可以借给有需要贷款的人，找到有信用的客户成为必然的选择。 数据驱动了人工智能的大发展，人工智能让机器具有了自己的行为动作，帮助人类解决现实的问题。...3.催收评分卡 对审批通过的贷款客户进行覆盖整个贷款周期的管理 催收评分卡是申请评分卡和行为评分模型的补充，用于预测和评估对某一笔坏账所采取的措施的有效性，诸如客户对警告信件反映的可能性，银行可以根据模型的预测...催收本身是需要成本的，催收的目的是在于减少损失，而不是增加成本，所以实施催收前要考虑的第一个问题应该是催收的成本是不是小于催收减少的损失。 三种评分卡的区别 1.使用的时间不同。...这个分析的经典之处在于，它超出了我们以往理解“正确率”的限制，使得我们有更多的维度去评价一个模型的预测能力（涉及到了机器学习的内容）。 以下的表格就是混淆矩阵的内容。怎么来理解呢？
,不是垃圾邮件.为正样本,是垃圾邮件为负样本 我们一般使用四个符号表示预测的所有情况: TP(真阳性):正样本被正确预测为正样本,例子中的60 FP(假阳性):负样本被错误预测为正样本,例子中的10 TN...(真阴性):负样本被正确预测为负样本,例子中的25 FN(假阴性):正样本被错误预测为负样本,例子中的5 ---- 1.评价方法介绍 先看最终的计算公式: ?...例子解释:对上前面例子,关注的部分就是预测结果的70封不是垃圾邮件中真实不是垃圾邮件占该预测结果的比率,现在Precision=60/(600+10)=85.71% 3.Recall(召回率) 关注真实正样本的数据...可以想象,两个模型的TN变化不大的情况下,但是TP在两个模型上有不同的值,TN>>TP是不是可以推断出:两个模型的(TN+TP)近似相等.这不就意味着两个模型按照以上公式计算的Accuracy近似相等了...所以说,对于这种情况的二分类问题,一般使用Fscore去评估模型. 需要注意的是:Fscore只用来评估二分类的模型,Accuracy没有这限制
SAP内部订单的作用:通过内部订单来计划、监控以及分析实际任务,用来归集费用,成本的预算控制,成本分析等,可根据需要将内部订单分组 ?
关于如何评价洗牌质量的猜想 洗牌算法是卡牌类游戏中必须使用的算法，本质上说洗牌算法的目的是使某个给定的顺序更加的无序，因此出现了很多种洗牌算法。...我们不重点讨论如何洗牌，我们将眼光关注于洗出的牌是否达到我们预期的要求，以及如何衡量洗出的牌无序的程度。首先先看一个简单有效的洗牌算法。...为了验证洗牌的质量，必须给出评价洗出的牌的一个定量的分析。 二、如何评价洗出牌的质量 牌洗出什么样子才算比较好，当然是越乱越好。...前者说明了评价无序序列的方式，即通过还原序列为有序进行交换元素，后者说明了若一个序列越混乱则越难还原为有序的序列，需要的次数越多，同时包含了还原为升序和降序序列需要的最小次数。...五、总结 本文从洗牌算法中引申出如何评价洗出的牌质量的方法，首先引入概念——混乱度，然后提出通过按照选择排序算法进行计算混乱度的猜想，最后使用穷举的方式求解了简单的序列的最大混乱度Ch(N)。
均方根误差，即Root Mean Square Error (RMSE)，是在均方误差的基础上开根号，表达式为： ?...R-squared RMSE与MAE有个局限性，就是对于分类的种类不同的情况很难去比较谁的效果好，比如预测学生的成绩和预测房价，得到的RMSE/MAE是并不能比较的。...但是R^2是可以解决这个问题的，不同分类种类可以互相比较。 ? 即： ? 或者： ? 分子可以理解为使用这个模型产生的错误，分母可以理解为使用[图片上传失败......(image-4b22f8-1604762508813)] 时产生的错误（Baseline Model）。 因此我们可以得到以下结论： 1). R^2的取值小于等于1； 2)....R^2越大越好，当模型没有任何错误的时候，其值为1； 3). 当模型为Baseline model时，其值为0； 4).
不过如果这样的工具能够流行起来，让程序员拥有一些建模的意识，然后在此基础上再去了解更有用的建模技能，那是很好的。不过，也要警惕变成"偷懒庇护所"。...类似的工具有不少，参见UMLChina整理的UML工具大全>>。 ZenUML只支持序列图，最流行的PlantUML支持很多图，不过ZenUML采用的语法更像主流编程语言的语法。 但是！...就像上面说的，这样的工具给人一种"我在建模耶"的高大上感觉，很容易成为偷懒的庇护所，用来掩盖开发人员的懒惰和无能。...软件开发中，增加的每一个字符，每一张图都应该凝结了新的思考结晶，否则就是废的，所以《软件方法》第1章推荐的工作流步骤中，不推荐画设计工作流的UML图形，UML图形用到分析模型为止，设计模型直接用源代码来表达...问题在于，你怎么知道这样的类、这样的责任分配就是合理的呢？有的人说不出理由的，经常用"我觉得"、"我打算"这样的词语来遮掩。 不只有新人是这样，有的挂着"资深架构师"头衔的开发人员也是如此。
垃圾回收算法的评价标准可以从以下几个方面进行考量： 内存回收效率：垃圾回收算法的主要目标是回收无用对象的内存，因此评估算法的内存回收效率非常重要。...一个好的垃圾回收算法应该能够及时回收大部分无用对象的内存，以避免内存泄漏和内存溢出的问题。 垃圾回收的延迟时间：垃圾回收是在程序运行时进行的，因此会对程序的性能产生影响。...评估一个垃圾回收算法的延迟时间主要关注垃圾回收的停顿时间，即程序暂停执行的时间。较短的停顿时间可以提高程序的响应性和实时性。 内存占用：垃圾回收器本身也需要占用一定的内存资源。...评估一个垃圾回收算法的内存占用主要关注垃圾回收器所需的额外内存开销。较小的内存占用可以提高系统的整体资源利用率。 算法实现的复杂性：垃圾回收算法的实现复杂性直接影响到算法的可靠性和可维护性。...评估垃圾回收算法的吞吐量主要关注程序的执行效率和系统的整体性能。较高的吞吐量可以提高程序的处理能力和系统的并发性能。 综合考虑以上评价标准，选择适合应用场景的垃圾回收算法是非常重要的。
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