Python 有一项默认的做法，很多编程语言都没有——它的所有函数都会有一个返回值，不管你有没有写 return 语句。...不管有没有写 return，它们都会执行 return 的逻辑，而且默认的返回值就是 None。 那么，问题来了：Python 的函数为什么能默认返回 None 呢？它是如何实现的呢？...答案就在解释器中，当 CPython 解释器执行到函数的最后一个代码块时，若发现没有返回值，它就会主动地加上一个 Py_None 值返回（出自：compile.c）： 也就是说，如果定义的函数没有返回值...，Python 解释器就会（强行地）默认给我们注入一段返回逻辑！...那么，这就会引出新的问题：Python 为什么要求函数都要有返回值呢？为什么它不像某些语言那样，提供一个 void 关键字，支持定义无返回值的空函数呢？
它是以假阳性率FPR(False Positive Rate)为横轴，真阳性率TPR(True Positive Rate)为纵轴，调整不同阈值绘制的一条曲线。...即在该例中表示，实际涉赌涉诈客户被模型预测出来的客户数占比，计算公式如下： TPR=TP/(TP+FN) 假阳性率FPR：实际是0的样本中，被模型预测为1的样本占比。...y_score：模型预测分数，可以是阳性类的概率估计、置信度值或决策的非阈值度量(在某些分类器上由“decision_function”返回，比如SVM)，也是和样本数量一致的一维向量。...pos_label：如果y_true不满足{0,1},{-1,1}标签时，则需通过该参数指定哪些样本是阳性，其余为阴性，默认不输入。...返回值详解： fpr：假阳性率序列，是与thread数量一致的一维向量。 tpr：真阳性率序列，是与thread数量一致的一维向量。
在本文中，我们将学习如何使用Python中的catboost包，根据我们对于可接受的假阳性率[FPR]或假阴性率[FNR]的理解，为分类提供最佳的阈值值。...正如你可能已经得出的结论，这样做将降低我们模型的准确性，因为我们将增加假阳性的数量，但这是可以接受的，因为人们始终可以再次检查并进行其他检查以确认是否是真正的阳性。...我们希望将此案例分类为阳性，即使知道它可能是错误的。因此，我们可以将这个人送去进行以后的测试。所以让我们将我们的假阴性率[FNR]容忍度设置为1%。...顶部的一个显示了一个假阴性。这个人实际上患有癌症，但模型将其分类为阴性。在新模型中解决了这个问题，没有假阴性。另一方面，我们也增加了一个假阳性。...如果项目需要非常低数量的假阳性，同样的方法也可以用来降低FPR。 总结 总之，在这篇文章中，我们学到了以下内容： 分类的默认切割阈值是概率的50%。 可以调整此数字以减少假阳性或假阴性的数量。
二、为什么单元测试重要 单元测试之所以重要有以下几个原因： 提高代码质量： 单元测试有助于捕获代码中的错误和问题，确保每个组件按预期工作，从而提高整体代码质量。...三、单元测试的好处和挑战 单元测试具有许多好处，但同时也伴随着一些挑战： 好处： 提高代码质量： 单元测试可以捕获代码中的错误，确保每个组件按照预期工作，从而提高整体代码质量。...假阳性和假阴性： 单元测试有时可能会导致假阳性（错误的测试失败）或假阴性（错误的测试通过），这可能会导致误解。...四、单元测试的基本原则 单元测试遵循一些基本原则，以确保它们有效和可维护。以下是单元测试的基本原则： Isolation（隔离）： 单元测试应该是相互隔离的，不应该依赖于其他单元测试的结果。...Maintainability（可维护性）： 单元测试本身也需要维护。当代码发生变化时，测试应该相应地更新。良好的单元测试是可维护的。
1 问题 如何利用python设计程序，绘制ROC曲线。 2 方法 绘制ROC曲线主要基于python 的sklearn库中的两个函数，roc_curv和auc两个函数。...roc_curv 用于计算出fpr（假阳性率）和tpr（真阳性率）auc用于计算曲线下面积，输入为fpr、和tpr 代码清单 1 # 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot...characteristic example') plt.legend(loc="lower right") plt.savefig('roc.png',) plt.show() 3 结语 本文介绍了用python...ROC曲线Y轴为真阳性率，X轴为假阳性率。这意味着曲线的左上角是“理想”点——假阳性率为0，真阳性率为1。 上述的理想情况实际中很难存在，但它确实表示面积下曲线(AUC)越大通常分类效率越好。...ROC曲线的“陡度”也很重要，坡度越大，则越有降低假阳性率，升高真阳性率的趋势。
而这两个指标（精确度和召回率）与我们下一节讨论的假阳性悖论有关。 2.False Positive Paradox 假阳性悖论 当模型具有高准确度和高假阳率时，假阳性悖论就会发生。...也就是说，当大量样本实际上是阴性时，该模型可能将它们分类为阳性（即假阳。假阳率（False Positive Rate, FPR）：检测出来的假阳性样本数除以所有真实阴性样本数）。...Python解释假阳性悖论的简单示例： 例如，想象一个病患占总人口1%的疾病的医学测试。如果该测试有99%的准确率，则它有99%的概率正确识别疾病的存在或不存在。...但倘若对1000人进行检测，那么将会有10人被测出阳性，尽管事实上只有1人患病。这意味着阳性测试结果更可能是假阳性而不是真阳性。...下面是另一个针对假阳性悖论的Python代码示例： 在这种情况下，精确度和召回率是评估模型性能的更好方法。精确度评估所有阳性分类中真阳性的比例，而召回率评估所有实际阳性实例中真阳性的比例。
真阳性率 (真阳性/真实病人)：0/10=0%真阴性率 (真阴性/真实非病人)：10/10==100%假阳性率 (假阳性/真实非病人)：0/10=0%假阴性率 (假阴性/真实病人)：10/10=100%...同理，因为真率和假率是之于真实样本量的，所以真阳性率 + 假阴性率 = 1, 假阳性率 + 真阴性率 = 1。...真阳性 + 假阴性 = 全部的阳性样本 = 10;真阳性率 + 假阴性率 = 0% + 100% = 100%;真阴性 + 假阳性 = 全部的阴性样本 = 10;真阴性率 + 假阳性率 = 100% +...不太严谨的总结矩阵：率 阳性 阴性 合计预测正确/真真阳性率假阴性率1 预测错误/假假阳性率真阴性率1 率 阳性阴性合计预测正确/真0% 100%1 预测错误/假0% 100%...代码auc 计算，来源于 python scikit-learn 包。
误报，即假阳性：可能会产生大量的假阳性结果，报告了非问题或不重要的问题。 测试覆盖范围：虽然可以发现很多问题，但不能保证完全的代码覆盖率，因此应与其他测试方法结合使用。...事实上，包括单元测试在内的诸多测试，都可以认为是白盒测试---我知道逻辑，构造输入并验证预期结果和实际输出是否一致....a 和 b 的乘积，但故意有一个 bug main.go: package main import "fmt" // Multiply 返回 a 和 b 的乘积 func Multiply(a,...} return a * b } func main() { fmt.Println("Multiply 3 and 4:", Multiply(3, 4)) } 再写一个单元测试，...fuzz testing默认会一直执行下去，直到遇到crash。
swaggerHole是一款针对swaggerHub的API安全扫描工具，该工具基于纯Python 3开发，可以帮助广大研究人员检索swaggerHub上公共API的相关敏感信息，整个任务过程均以自动化形式实现...工具要求 Python 3 pip3 类Linux操作系统的安装命令如下： sudo apt install python3 sudo apt install python3-pip 工具安装 pip...SEARCH, --search SEARCH：搜索语句； -o OUT, --out OUT：设置输出目录； -t THREADS, --threads THREADS：设置要使用的运行线程数量 (默认为...25) -j, --json：使用JSON格式输出； -q, --quiet：静默模式，移除Banner； -du, --deactivate_url：不激活URL过滤功能（会增加假阳性）； -...de, --deactivate_email：不激活email过滤功能（会增加假阳性）； 工具使用演示 搜索目标域名相关的API敏感信息 swaggerHole -s test.com echo
大家都知道ROC曲线的横坐标是假阳性率，纵坐标是真阳性率，根据数据，我们可以计算很多个假阳性率和真阳性率，然后就可以在坐标轴上画出很多个点，把这些点连接成线就是ROC曲线了。...： 真阳性率：猜他是肿瘤猜对的人数 / 所有肿瘤人数 假阳性率：猜他是肿瘤猜错的人数 / 所有非肿瘤人数 真阳性率 = 9 / (1+9) = 0.9 假阳性率 = 5 / (15+5) = 0.25.../ 所有肿瘤人数 假阳性率：猜他是肿瘤猜错的人数 / 所有非肿瘤人数 真阳性率 = 9 / (1+9) = 0.9 假阳性率 = 5 / (15+5) = 0.25 但是如果我们感兴趣的是确定为非肿瘤的能力呢...假阳性率：猜他不是肿瘤猜错的人数 / 所有肿瘤人数 真阳性率：猜他不是肿瘤猜对的人数 / 所有非肿瘤人数 假阳性率 = 1 / (1+9) = 0.1 真阳性率 = 15 / (15+5) = 0.75...在R语言中很多画ROC曲线的包都会提供一个参数，让你可以自由选择ROC哪一个结果，一般默认都是阳性结果的ROC，比如这里的有肿瘤，如果你不放心，可以手动指定，想计算谁就计算谁！ ----
ORdensity通过返回三个邻近假阳性异常值（outlier）和密度（density）相关的测量值（OR、FP和dFP），可以以较高的分类精度识别出DEGs（引用）。...OR是用来识别DEGs的索引，FP是计算得到的K-近邻假阳性（positives in a neighbourhood），而dFP是排列抽样得到的K-近邻假阳性的密度（density of false...随后根据这些指标对潜在DEGs进行聚类，来区分mean FP和dFP中得分排列情况相似的假阳性基因与差异表达基因。...该工具使用PAM聚类过程，目的是区分那些高OR得分、低meanFP和density的假阳性，与通过boostrapping获得假阳性的方法相似。 ?...我们还可以分析每个基因簇中的单个基因，并通过聚类的方法区分假阳性。 ?
这些通过真阳性（TP,true positives）、真阴性（TN,true negatives）、假阳性（FP,false positives）、假阴性（FN,false negatives）等术语来表示...： 真阳性 = 全部实例正确推断为正 真阴性 = 全部实例正确推断为负 假阳性 = 全部实例错误推断为正 假阴性 = 全部实例错误推断为负 在一个异常检测的典型案例中，我们试图将假阴性最小化——比如，忽略一笔虚假交易...精准度 = 真阳性/(真阳性+假阳性) 查全率 = 真阳性/(真阳性+假阴性) 要注意精准度不利于假阳性，而查全率不利于假阴性。一个从不推测出虚假信息的模型查全率为零，而精准度则未知。...因为假阳性率——FPR的基础——很大程度上是基于数据集中的阴性实例数量（如假阳性+真阴性），使得在假阳性实例数量庞大的情况下FPR仍然很小。...受试者工作特征曲线 = 假阳性/(假阳性+真阴性) 相反，错误发现率（FDR）有助于更好理解假阳性实例对于异常检测模型的影响： 错误发现率 = 1 – 精准度 = 假阳性/(真阳性+假阳性) ?
ROC曲线是通过绘制真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)在不同阈值设置下的曲线。在机器学习中，真阳性率也被称为灵敏度、回忆率或检出率。假阳性率也称为误报率，可以计算为(1 -特异度)。...一般情况下，如果真阳性率和假阳性率分布已知，可以通过对y轴上的真阳性率和x轴上的假阳性率绘制的累积分布函数(概率分布下的面积，从-∞到判别阈值)来生成ROC曲线，因此ROC图有时被称为敏感性vs(1−特异性...②如果预测的结果是p，实际值为n，则称为假阳性(FP)。③当预测结果与实际值均为n时，是真阴性(TN)。④当预测结果为n而实际值为p时，是假阴性(FN)。...下图所示各个指标及计算公式: 最好的预测方法是在ROC空间的左上角或坐标(0,1)处找到一个点，表示100%的敏感性(无假阴性)和100%的特异性(无假阳性)。(0,1)点也被称为完美分类。...#设置为TRUE则返回一个(可能无效)已更正的AUC。
本篇我们来看下医学假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 近日来，新冠肺炎核酸检测“假阴性”引起了关注。所谓的假阴性，就是患者是新型冠状病毒感染者，但是核酸没检测出来，报告阴性。...本篇我们来看下假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 这里的“真或假”其实就是指（医学上）检测正确或错误，（机器学习中）预测正确或错误。...好了，如果有点晕，看下面一张表总结就够了： TP(真阳性)：本身有病，并且检测/预测正确 FN（假阴性）：本身有病，但是由于检测/预测错误，导致误判为无病 FP（假阳性）：本身无病，但是由于检测/预测错误...下面我们用Python来实操一下。...可以看到，这些指标是使用真阳性/TP(人有糖尿病，预测为糖尿病)、真阴性/TN(人没有糖尿病，预测不是糖尿病)、假阳性/FP(人没有糖尿病但预测为糖尿病)和假阴性/FN(人有糖尿病但预测不是糖尿病)来计算的
支持测试HTTP和HTTPS节点； 3、并发支持：该工具实现了多线程机制以执行更快速的扫描； 4、自定义输出：支持将输出结果保存到文件或打印到STDOUT； 5、Verbose和静默模式：默认为...Verbose模式，也支持静默模式； 6、自定义用户代理：支持为请求指定自定义用户代理； 7、智能检测假阳性：能够智能检测大多数的假阳性情况； 工具要求 Python 3.x Pip Requests...工具安装 由于该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3.x环境。...domain：要测试的单个域名； -i, --input：包含要测试子域名列表的输入文件路径； -o, --output：写入有效URL的输出文件； -t, --threads：执行扫描所使用的线程数量（默认为...10）； -m, --mixed-mode：测试HTTP和HTTPS协议（混合模式） -q, --quiet：禁用Verbose输出（默认为Verbose模式）； -ua, --user-agent
这些指标评价的样本分 类是真阳性（true positives），真阴性（true negatives），假阳性（false positives），假阴性（false negatives）。...假阳性是指分类器将一个正常短信分辨为spam类。假阴性是指分类器将一个垃圾短信分辨为ham类。...准确率是分类器预测正确性的比例，但是并不能分辨出假阳性错误和假阴性错误。另外，有时准确率并非一个有效的衡量指标，如果分类的比例在样本中严重失调。...比如，分类器预测信用卡交易是否为虚假交易时，假阴性比假阳性更敏感。为了提高客户满意度，信用卡部门更倾向于对合法的交易进行风险检查，往往会忽略虚假交易。...误警率也称假阳性率，是所有阴性样本中分类器识别为阳性的样本所占比例： AUC是ROC曲线下方的面积，它把ROC曲线变成一个值，表示分类器随机预测的效果。
这些指标评价的样本分类是真阳性（true positives），真阴性（true negatives），假阳性（false positives），假阴性（false negatives）。...假阳性是指分类器将一个正常短信分辨为spam类。假阴性是指分类器将一个垃圾短信分辨为ham类。...准确率是分类器预测正确性的比例，但是并不能分辨出假阳性错误和假阴性错误。在有些问题里面，比如第一章的肿瘤预测问题中，假阴性与假阳性要严重得多，其他的问题里可能相反。...比如，分类器预测信用卡交易是否为虚假交易时，假阴性比假阳性更敏感。为了提高客户满意度，信用卡部门更倾向于对合法的交易进行风险检查，往往会忽略虚假交易。...例如，假设一个测试集包括10个阳性和0个阴性结果。分类器即使将每一个样本都预测为阳性，其召回率都是1： ? 分类器如果将每一个样本都预测为阴性，或者只是预测出假阳性和真阴性，其召回率都是0。
在本文中，我们将介绍十个可行的步骤，以减少假阳性和假阴性的警报，以及减轻出现误报时的的影响。...2默认情况下只检查最新数据 默认情况下，你的平台应该只检查表中最近的数据。 应该允许用户可以轻松关闭是否检查最新数据这一默认选项。...用户经常会做以下几类变更： 扩大数据结果的预期区间 使用 where 条件 SQL 子句缩小规则的范围 等待已更新的数据到达之后再应用规则 改变机器学习警报的阈值 调整关键指标或数据验证规则的高级选项，可降低假阳性和假阴性警报的风险...10总结 首先，确保最小化假阳性警报。将静态测试转换为更智能的动态测试，以适应你的数据。确保用户可以调整警报优先级，订阅他们关心的通知。默认情况下只检查最新数据，并使规则易于修改。...Python之父：Python 4.0可能不会有了 ---- InfoQ 写作平台欢迎所有热爱技术、热爱创作、热爱分享的内容创作者入驻！ 还有更多超值活动等你来！
假正例 (FP)：模型预测为正类，但实际类为负类的情况。真反例 (TN)：模型正确预测负类的情况。假反例 (FN)：模型预测为阴性类别，但实际类别为阳性的情况。...无法区分假阳性和假阴性。应与其他指标结合使用。这是一种在 Python 中计算准确度得分的方法。...概括：提供真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的详细分类。深入了解每个类别的模型性能，有助于识别弱点和偏差。作为计算各种指标的基础，例如精确度、召回率、F1 分数和准确度。...精度的公式为：这个指标，特别在那些把假阳性看得比较重的场景下格外重要，比如说过滤垃圾邮件或者是医学上的诊断。但光有精确度还不够，因为它没办法告诉我们假阴性的情况，所以一般会跟召回率一起搭配使用。...和预测概率y_pred_proba计算AUC分数，评估模型的整体性能auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba) # 基于真实标签和预测概率，计算ROC曲线的假阳性率
TorchMetrics最初是作为Pytorch Lightning (PL)的一部分创建的，被设计为分布式硬件兼容，并在默认情况下与DistributedDataParalel(DDP)一起工作。...它们是作为输入的简单的python函数。并返回相应的torch.tensor的指标。下面的代码片段展示了一个使用函数接口计算精度的简单示例： ?...对于二元分类，另一个有用的度量是混淆矩阵，这给了我们下面的真、假阳性和阴性的组合。 ?...一个有0个误报的模型的精确率为1.0，而一个模型输出的结果都是阳性，而实际上都是假的模型的精度分数为0。 Recall定义为真实的阳性被正确识别的比例。 ?...因为我们在这里感兴趣的是假阴性，所以我们应该在recall metric下重新评估我们的模型，现在我们得到了0.28的分数。
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