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。
由于是刚刚毕业一年,所以都是比较基础的问题,就是有一个问题,掰扯了比较长的时间:如何评估线性回归模型的性能和准确度?...所以,咱们今天就用这个问题,和大家一起分享分享,大家可以评论区一起交流~ 首先,大家都知道,线性回归是一种常用的预测模型,用于预测一个连续因变量和一个或多个自变量之间的关系。...由于平方误差将偏差放大,因此MSE对异常值(Outliers)比较敏感。 公式 其中: 是第 个样本的真实值。 是第 个样本的预测值。 是样本总数。...均方根误差(RMSE) 原理 均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)是MSE的平方根,具有与原数据相同的量纲(单位),因此更容易解释。它同样对异常值敏感。...真实值与预测值的散点图 我们可以通过散点图比较真实值与预测值,直观展示模型的预测效果。
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
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。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云