目的 在Excel中，经常会碰到比较两个列表的问题，以查看列表中不同的项目。...实现 下面的VBA用户自定义函数（UDF）——IsInList2调用了6个方法： 1.对LookIn列表进行排序并使用二分搜索来比较LookFor列表中的项目 2.在LookIn列表中使用线性搜索LookFor...为简单起见，该函数假设两个列表都是至少包含2个项目的区域，因此，第一个任务是从区域中获取值到变体数组。然后，创建的输出数组为调用单元格和LookFor列表的较小者。...接着，如果完全匹配，则数据被排序，添加到集合或字典。随后，该函数使用适当的过程方法遍历LookFor列表，并将结果存储到输出数组中。...,但进行排序 '=1 数据已排序 - 使用二分搜索 '=-1 使用线性搜索 '=2 使用集合 '=3 使用字典 Dim nLookFor As Long
ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
在此，我们采用最优 ML 方法，使用单一输入数据类型构建不同的森林 AGB 模型，并构建多源遥感变量与最优单一变量进行比较。...本文发现，GBDT 方法具有更高的森林 AGB 预测精度，尤其是当训练数据中的样本点数量较多时。...通过比较不同变量组合建立的生物量模型，结果表明变量数量与模型精度并无直接关系，两个变量组合的模型精度优于三个或更多变量组合的模型。...相比之下，针叶林大多分布在人烟稀少的高海拔地区，这增加了森林资源清查数据收集的难度，也是本研究用于训练和验证的样本量有限的原因。...森林生物量预测应用程序以上述应用程序为基础，但对其进行了扩展，允许用户使用本分析中使用的 30 种多源变量组合选择不同的 ML 方法进行生物量模型预测，并可在线比较森林 AGB 估计值和准确性（即 R2
添加描述 优缺点 MSE、RMSE、MAE、R^2 主要用于回归模型。...添加描述 通过以上证明我们可以看出来，余弦距离是不满足距离的定义的。 优缺点 我们知道余弦相似度关注的是两个向量之间的角度关系，并不关心其绝对大小。...t 检验 也称学生检验，主要用于样本含量较小（例如 n<30），总体标准差 σ 未知的正态分布。目的在于比较样本均数，所代表的未知总体均数 μ 和已知总体均数 μ 的比较。...z 检验 z 检验是一般用于大样本(即样本容量大于 30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。...卡方检验 前两个都是正态分布检验，卡方检验属于非参数检验。主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度问题。
准确率、精确率、召回率、F1值 定义 准确率（Accuracy）：正确分类的样本个数占总样本个数， 精确率（Precision）：预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例， 召回率（Recall）：预测为正确的正例数据占实际为正例数据的比例...MSE 和 RMSE 可以很好的反应回归模型预测值和真实值的偏离成都，但如果存在个别离群点的偏离程度非常大时，即使其数量非常少也会使得RMSE指标变差（因为用了平方）。...t 检验 也称学生检验，主要用于样本含量较小（例如 n<30），总体标准差 σ 未知的正态分布。目的在于比较样本均数，所代表的未知总体均数 μ 和已知总体均数 μ 的比较。...z 检验 z 检验是一般用于大样本(即样本容量大于 30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。...卡方检验 前两个都是正态分布检验，卡方检验属于非参数检验。主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度问题。
对于COVID-19之后的数据集，KPSS测试给出的p值为 0.01，该值小于0.05，这说明时间序列数据 不是平稳的。 因此，我们可以从以上两个测试得出结论，时间序列数据 不是平稳的。...这项研究的目的是说明不同的预测工具，对其进行比较并分析预测的行为。在我们的KNN研究之后，我们提出可以将其用于分类和回归问题。...尽管没有用于计算隐藏层数的特定方法，但时间序列预测遵循的最常见方法是通过计算使用以下公式： 其中Ns：训练样本数Ni：输入神经元数No：输出神经元数a：1.5 ^ -10 #隐藏层的创建 hn\_before...： accuracy accuracy ---- 8.所有模型的比较 现在，我们使用参数诸如RMSE（均方根误差），MAE（均值绝对误差）和MAPE（均值绝对百分比误差）对所有三个模型进行分析 。...1.0 KNN 45.9 35.7 3.3 神经网络 14.7 9.8 1.0 因此，从以上模型性能参数的总结中，我们可以看到神经网络模型在两个数据集上的性能均优于ARIMA和KNN模型。
从以上两个表中可以看出，阳性预测值很高，但阴性预测值很低，而敏感度和特异度一样。这主要由选择的阈值所造成，如果降低阈值，两对截然不同的数字将更接近。 通常，大家关注上面定义的指标中的一项。...在3分位数和7分位数之间，任何升力在100%以上的模型（@十分位数）都是好模型。否则可能要先考虑采样。 提升图或增益图表广泛应用于目标定位问题。...因此，请确保在使用此指标之前已从数据集中删除了异常值。 6.与平均绝对误差相比，RMSE提供更高的权重并惩罚大错误。 RMSE指标由以下公式给出： 其中，N是样本总数。 10....在分类问题的情况下，如果模型的准确度为0.8，可以衡量模型对随机模型的有效性，哪个准确度为0.5。因此，随机模型可以作为基准。但是在谈论RMSE指标时，却没有比较基准。...上图显示了如何使用及时样本集验证模型。简单地将人口分成2个样本，在一个样本上建立模型。其余人口用于及时验证。 上述方法会有不好的一面吗？ 这种方法一个消极面就是在训练模型时丢失了大量数据。
用于最终评估模型还是可以的。...② 量纲差异：不同于MSE做了平方，RMSE（平方后又开根号）及MAE对于原量纲是不变，会更直观些。而RMSE 与 MAE 的尽管量纲相同，RMSE比MAE实际会大一些。...简单来说：AUC对样本的正负比例情况是不敏感，即使正例与负例的比例发生了很大变化，ROC曲线面积也不会产生大的变化 AUC是ROC曲线的面积，其数值的物理意义是：随机给定一正一负两个样本，将正样本预测分值大于负样本的概率大小...而我们期望模型的预测好坏的间隔尽量大，如负样本预测为0.1以下，正样本预测为0.8以上，此时虽然auc一样，但这样的模型拟合效果更好，比较有鲁棒性。...PSI值在实际应用中的优点在于其计算的便捷性，但需要注意的是，PSI的计算受分组数量及方式、群体样本量和现实业务政策等多重因素影响，尤其是对业务变动剧烈的小样本来说，PSI的值往往超出一般的经验水平，因此需要结合实际的业务和数据情况进行具体分析
关于特征选择，下列对 Ridge 回归和 Lasso 回归说法正确的是？** A. Ridge 回归适用于特征选择 B. Lasso 回归适用于特征选择 C. 两个都适用于特征选择 D....因此，比较来说，Lasso 回归更容易得到稀疏的回归系数，有利于舍弃冗余或无用特征，适用于特征选择。 **Q3. 如果在线性回归模型中增加一个特征变量，下列可能发生的是（多选）？** A....下面两张图展示了两个拟合回归线（A 和 B），原始数据是随机产生的。现在，我想要计算 A 和 B 各自的残差之和。注意：两种图中的坐标尺度一样。 !...加入使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。现在，在数据中增加一个新的特征，其它特征保持不变。然后重新训练测试。则下列说法正确的是？ A. 训练样本准确率一定会降低 B....以上说法都不对 答案：C 解析：异常值（Outlier）指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值，也称异常数据，离群值。
我们的案例的准确率达到88%。从以上两个表中可以看出，精确率较高，而真负率较低。灵敏度和特异度也一样。这主要是由我们选择的阈值驱动的。如果我们降低阈值，这两对完全不同的数值会更接近。...它避免使用绝对误差值，这在数学计算中是非常不希望的。 当我们有更多样本时，使用RMSE重建误差分布被认为更可靠。 RMSE受到异常值的影响很大。因此，请确保在使用此指标之前已从数据集中删除了异常值。...在分类问题的情况下，如果模型的准确率为0.8，我们可以衡量我们的模型对随机模型的有效性，随机模型的精度为0.5。因此随机模型可以作为基准。但是当我们谈论RMSE指标时，我们没有比较基准。...上图显示了如何使用及时样本集验证模型。我们简单地将人口分成2个样本集，并在一个样本集上建立模型。其余人口用于及时验证。 上述方法会有消极的一面吗？ 这种方法的一个消极方面训练模型中丢失了大量数据。...我们有n个样本集合和并重复建模n次，只留下一个样本集进行交叉验证。 通常，对于大多数目的，建议使用k = 10的值。 总结 在训练样本上评估模型没有意义，但留出大量的样本以验证模型则比较浪费数据。
每个数据集通过分层策略随机分成训练、验证和测试数据集，分别按 0.8、0.1 和 0.1 的比例。因此，对于一个原始数据集，训练、验证和测试数据集中的样本分布是相同的。...DMPNN 在 10 个数据集中的 9 个数据集中优于其他两个 GNN，表明 DMPNN 提取的特征更显着 与分子性质的关系。...表2 三种 GNN 的性能比较 4.2 与流行的 Morgan 指纹特征的比较 作者进一步研究，将DMPNN 特征和监督学习器 XGBoost 的二重奏与所有数据集上流行的 Morgan 指纹特征和 XGBoost...GCN 模型在 FreeSolv 数据集上的改进最大，RMSE值从RMSE=3.499（GCN模型）降低到1.975（GCN+XGBoost模型），这两个模型的标准差分别为0.111和 分别为 0.274...4.4 与两项研究的比较 该研究在同一数据集上对两项研究进行了评估，如图 5 所示。
教程概述 本教程共分为 5 个部分，分别是： 函数逼近 分类 回归 分类与回归之间的比较 分类与回归之间的转换 函数逼近 预测建模问题，是基于历史数据来开发一个模型的问题，这个模型可以对新数据（我们没有相应的答案...对于分类，它的输入可以是实值，也可以是离散变量。 分为两个类的问题，通常被称为两类或二元分类问题。 多于两个类别的问题通常被称为多类分类（Multi-class classification）问题。...) RMSE = 0.412 RMSE 的优点在于其误差值的单位与预测值的单位是相同的。...分类与回归之间的比较 分类预测建模问题不同于回归预测建模问题。 分类的任务是预测离散的类标签。 回归的任务是预测连续的数量。...另外的一些算法则不能（或者说不能轻易地）同时用于两种问题类型（例如用于回归预测建模的线性回归，和用于分类预测建模的 Logistic 回归）。
前面在kNN算法中，为了评估训练的kNN算法的好坏，我们将数据集划分为训练集合测试集两个部分： 训练集，训练拟合模型； 测试集，评估训练好的模型。...下面使用简单线性回归算法为例，当然无论是分类问题还是回归问题，我们都需要将数据集划分为训练集和测试集，因此对于简单线性回归来说，也分成两个部分： 目标是找到a和b，使得优化目标函数在训练集上尽可能小，得到使得优化函数最小的参数...AB两个人在具体的衡量的时候，测试集的样本数量是多少，总而言之，上面的衡量标准和测试集的数量m有关的。...此时如果错误值非常大的话，比如两个样本之间的差距是100的话，经过平方操作以后，差距就被扩大到了10000，也就是说RMSE有放大预测结果和真实结果之间较大那个差距的趋势。...，哪个最大的错误值相应的比较小，我们在训练模型时候使用的目标函数就是使用RMSE中根号里面没有除以m的那一部分，这一部分其实和优化RMSE本质是一样的，当然在训练的时候使用的是训练集而不是测试集。
本项目中 ECMWF 的实时预报数据作为盘古模型的对比预报数据（陪跑），用于对比盘古模型的预报效果。由于该数据集的空间分辨率为0.4°。...它既可以用于连续型预测，也可用于分类预测的误差评估。RMSE是机器学习中回归模型及时间序列预测常用的评估指标之一。总体来说，RMSE是一个简单直观而有效的预测误差评价指标。...测评结果 气温 盘古在气温上的测评结果相比于其他两个预报系统来说，具有比较明显的优势。具体来看，盘古气温的 RMSE 总体上是略优于 ECMWF 的，且比较稳定地优于 GFS。...从风级的准确率来看，盘古的结果还是逊色于其他两个预报系统的。 再看风速和风向评分，盘古的结果依旧是不敌其他两个系统。...总结 总体来说，盘古的预报相对于 ECMWF 和 GFS 在气温上具有比较明显且稳定的优势，而在风相关的预报效果基本上全面逊色于其他两个系统，但其预报效果与其他两个系统也已经相当接近。
这两个指标是矛盾的，为了提高Precision，分类器需要尽量把"更有把握"的样本预测为正样本，但这样子会漏掉一些"不怎么有把握"的正样本，导致Recall比较低。...RMSE（平方根误差） RMSE，Root Mean Squared Error，一般都是用来衡量回归模型的好坏，但是这个指标往往对离群点特别地敏感，即便大多数的预测都很准，但如果存在小部分的离群点，都会把这个指标变得很大...余弦相似度，其取值范围为[-1, 1]，当两个相同方向的向量比较，其取值为1，相反方向的取值为-1。 而余弦距离，则是1-余弦相似度，所以其取值范围为[0, 2]，相同向量之间的余弦距离为0。 ?...Holdout检验 其实就是我们常用的37分，把数据集随机分成3:7，分别用于训练模型和验证模型，但这存在明显问题，那就是随机性比较大，你换一个随机种子，可能会得到完全不一样的结论。...自助法 当样本比较少的时候，使用自助法会比较好，它是基于自动采样法的检验方法，对于总数为m的样本集合，进行m次有放回的随机抽样，得到大小为n的训练集，n次采样过程中，有的样本会被抽过很多次，有的样本会没被抽到过
MSE和MAE适用于误差相对明显的时候，大的误差也有比较高的权重，RMSE则是针对误差不是很明显的时候；MAE是一个线性的指标，所有个体差异在平均值上均等加权，所以它更加凸显出异常值，相比MSE； RMSLE...: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值，这种情况下，data会被skew，RMSE会被明显拉大，这时候就需要先对数据log下，再求RMSE，这个过程就是RMSLE。...其实实质是一样的。只不过用于数据更好的描述。 例如：要做房价预测，每平方是万元（真贵），我们预测结果也是万元。那么差值的平方单位应该是 千万级别的。那我们不太好描述自己做的模型效果。怎么说呢？...对于这样的一个拟合模型，如果我们使用MSE来对它 进行判断，它的MSE会很小，因为大部分样本其实都被完美拟合了，少数样本的真实值和预测值的巨大差异在被均 分到每个样本上之后，MSE就会很小。...如果预测结果为1400， 那么RMSE=400， RMSLE=0.336 可以看出来在均方根误差相同的情况下，预测值比真实值小这种情况的错误比较大，即对于预测值小这种情况惩罚较大。
注意， 前向选择和逐步选择可以应用于高维配置，其中样本数n不如预测变量p的数量，例如在基因组数据中。 向后选择要求样本数n大于变量数p，以便可以拟合整个模型。...以下示例使用swiss数据集执行向后选择（method =“leapBackward”），以根据社会经济指标确定用于预测生育率的最佳模型。...我们将使用10倍交叉验证来估计5个模型中每个模型的平均预测误差（RMSE）（参见章节@ref（交叉验证））。 RMSE统计度量用于比较5个模型并自动选择最佳模型，其中最佳定义为最小化RMSE的模型。...，用于比较5种最佳模型的准确性。...nvmax：模型中变量的数量。 例如，nvmax = 2，指定最佳的2变量模型 RMSE和MAE是衡量每个模型的预测误差的两个不同指标。 RMSE和MAE越低，模型越好。
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