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正则复习2

FNR{print 0,a[1]}’ 1.txt 2.txt ?...命令解释:NR表示的是读取的行数(NR会一直累加),FNR则表示读取的当前行数,先读完1.txt的行数再读2.txt的行数,所以其实NR==FNR 就表示读取1.txt的时候。...流程: 当读取1.txt时 第一行时:NR=0,FNR=0, 第二行时:NR=1,FNR=1, …… 最后一行时,NR=3,FNR=3, 然后开始读2.txt 读2.txt第一行时,NR=4,FNR=0...,此时NR>FNR,所以开始打印第一行1 ab aa 第二行时,NR=5,FNR=2,同样满足NR>FNR,所以开始打印第二行2 cd bb …… 2.txt最后一行时,NR=7,FNR=4,打印最后一行...5 de 从上面我们发现几个特点: 1、第二个文件有几行,就打印几行,因为只有读到第二个文件时,才满足NR>FNR,才能打印 2、NR、FNR都是从零开始计数,NR不清零,FNR读完一个文件后清零 3、

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调整模型以减少错误预测

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。...所以让我们将我们的假阴性率[FNR]容忍度设置为1%。...好的,所以我创建了一个自定义函数predict_threshold(df,threshold,rate_type)(请访问我的GitHub查看代码),该函数以解释变量的数据框、所需的阈值和速率类型(FNR...FPR(I型错误)和FNR(II型错误)是互补的。当你降低一个时,必然会增加另一个。 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。...FPR(I型错误)和FNR(II型错误)是互补的。降低一个将增加另一个。 使用catboost包计算概率切割的阈值值。

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