confusion_matrix -要解压缩的值太多 - 腾讯云开发者社区

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特别要检查Java文件操作相关方法的返回值

今天遇到一个很狗血的问题，一个功能在开发环境没有问题，但在生产环境出错了。代码如下： ......File(fileTmpPath); File newFileTarget = new File(filePath); tmpFile.renameTo(newFileTarget); // 修改新文件的权限...仔细查找原因发现jdk的renameTo方法介绍如下： /** * Renames the file denoted by this abstract pathname....to another 也就是说如果文件是从一个文件系统将文件move到另一个文件系统有可能失败，正好开发环境上tmpFile与newFileTarget在同一个文件系统中，而在生产环境中由于HA方案的原因这两个文件在不同的文件系统...教训：一定要检查File的相关操作的返回值，如setLastModified, setReadOnly, setWritable, setReadable, setExecutable, createNewFile

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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。...https://github.com/gurezende/Studying/tree/master/Python/CatBoost 要安装catboost，使用pip install catboost。...在建模之前没有太多可以探索或转换的内容。这也不是我们在这里的目的，所以我只会继续进行代码。训练测试分割让我们将数据拆分为训练集和测试集。...但是我们的模型有点复杂，因为它有超过30个特征。让我们尝试减少特征数量，而不会失去太多性能。Catboost具有feature_importances_属性，可以帮助我们确定要选择的最佳特征。...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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机器学习 - 精度评价

机器学习 - 精度评价 Python sklearn.metrics 提供了很多任务的评价指标，如分类任务的混淆矩阵、平均分类精度、每类分类精度、总体分类精度、F1-score 等；以及回归任务、聚类任务等多种内置函数...image.png C = confusion_matrix(gt_labels, pred_labels, labels=None, sample_weight=None)[source] # C...为 n_classes x n_classes 的混淆矩阵 gt_labels - Groundtruth label 值 pred_labels - 分类器预测的 label 值 labels -..., labels=["ant", "bird", "cat"]) # array([[2, 0, 0], # [0, 0, 1], # [1, 0, 2]]) 示例3：二值分类情况...， from sklearn.metrics import confusion_matrix tn, fp, fn, tp = confusion_matrix([0, 1, 0, 1], [1, 1,

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【Python深度学习之路】-3.1性能评价指标

2.编程实现混淆矩阵使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix()函数对混淆矩阵中的数据进行观察。...confusion_matrix()函数的使用方法如下 from sklearn.metrics import confusion_matrix confmat = confusion_matrix(y_true...、召回率、F值这些指标来进行性能评估。...精确率表示的是预测为阳性的数据中，实际上属于阳性的数据所占的比例召回率表示的是属于阳性的数据中心，被预测为阳性的数据所占的比例 F值是由精确率和召回率两者组合计算的值（调和平均）精确率、召回率...、F值都是使用0-1范围内的数值来表示的，越是靠近1的值表示性能越好。

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机器学习常用算法：随机森林分类

EDA & Data Wrangling 进行 EDA 时面临的挑战之一是丢失数据。当我们处理缺失数据值时，我们有几个选项，我们可以用固定值填充缺失值，例如平均值、最小值、最大值。...我们可以使用样本均值、标准差和分布类型生成值，以提供每个缺失值的估计值。第三种选择是只删除缺少数据的行（我通常不推荐这种方法）。...import pandas as pd pd.get_dummies(df, columns=['list_of_column_names']) 最后，重要的是要考虑到您拥有的某些变量可能在模型中没有用处...可以通过诸如正则化或根据您的经验和直觉做出的判断调用等方法来确定这些变量。出于直觉删除变量时要小心，因为您可能会错误地删除对模型实际上很重要的变量。...使用随机森林分类的accuracy得分为 86.1%，F1 得分为 80.25%。这些测试是使用正常的训练/测试拆分进行的，没有太多的参数调整。

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用混淆矩阵计算kappa系数「建议收藏」

matlab代码下面是我写的matlab代码仅供参考 confusion_matrix=[239 21 16; 16 73 4;...6 9 280]; [row col]=size(confusion_matrix);%获取矩阵的行和列 fenleizhengque_yangben=diag(confusion_matrix);...%分类正确的样本就是对角线上的值，这是一个列向量 yangbenzongshu=sum(confusion_matrix(:)); p0=sum(fenleizhengque_yangben)/yangbenzongshu...就用百度词条里的来算 a=sum(confusion_matrix,1);%第2个参数为1是按列求值，把同一列的数加起来,这是行向量 b=sum(confusion_matrix,2);%第2个参数为2...% a=sum(confusion_matrix,2);%第2个参数为2是按行求值，把同一行的数加起来,这是列向量 % b=sum(confusion_matrix,1);%第2个参数为1是按列求值，把同一列的数加起来

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机器学习-07-分类回归和聚类算法评估函数及案例

对于最常见的用例，你可以使用scoring参数指定一个分数衡量指标。下表显示了所有可能的值。所有分数衡量指标均遵循以下约定：较高的返回值比较低的返回值更好。...P-R曲线 PR曲线通过取不同的分类阈值，分别计算当前阈值下的模型P值和R值，以P值为纵坐标，R值为横坐标，将算得的一组P值和R值画到坐标上，就可以得到P-R曲线。...通过计算预测值和真实值之间的距离的绝对值的均值，来衡量预测值与真实值之间的真实距离。 MSE（Mean Square Error） MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。...通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。 RMSE（Root Mean Square Error） RMSE衡量观测值与真实值之间的偏差。...而在正则化存在的情况下，目标函数则明确包含了正则化项，是优化过程中真正要最小化的目标。评价函数：损失函数是用来衡量预测值和真实值差距的函数，是模型优化的目标，所以也称之目标函数、优化评分函数。

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【生物信息学】使用HSIC LASSO方法进行特征选择

特征选择是机器学习中的重要任务之一，它可以提高模型的效果、减少计算开销，并帮助我们理解数据的关键特征。...HSIC LASSO是一种基于核的独立性度量方法，用于寻找对输出值具有强统计依赖性的非冗余特征。...import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix...) rf_hsic_pred = rf_hsic_model.predict(hsic_x_test) print("RF HSIC feature") print(confusion_matrix(y_test...# 核函数的特定选择，可以在基于核的独立性度量(如Hilbert-Schmidt独立性准则(HSIC))中找到对输出值具有很强统计依赖性的非冗余特征 # CIN 107 EBV 23 GS 50 MSI

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爱数课实验 | 第六期-金融反欺诈案例研究

金融监管部门正在多渠道对金融诈骗进行打击，对于银行、支付宝、微信等公司来说，有效的识别金融诈骗，尽早阻止诈骗交易也是十分重要的！...数值型的字段，比如isFraud这一列的均值mean是0.000472，代表其中有0.047%的交易是欺诈交易。总体来看，数据不存在极端值。 2....这里，我们要查看涉及诈骗交易时，交易后用户账户余额newbalanceOrig列为0的账户个数。首先我们找到所有涉及诈骗交易的账户，然后我们查看诈骗交易账户中交易后余额为0的账户数量。...# 输出混淆矩阵 from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix confusion_matrix = confusion_matrix...confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred_xgbt) print(confusion_matrix) # 绘制混淆矩阵热力图 # 创建总画布窗口

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基于随机森林模型的心脏病人预测分类

) thalach 达到的最大心率 exang 运动诱发的心绞痛(1=yes;0=no) oldpeak 相对于休息的运动引起的ST值(ST值与心电图上的位置有关) slope 运动高峰ST段的坡度...(confusion_matrix)) sensitivity = confusion_matrix[0,0]/(confusion_matrix[0,0]+confusion_matrix[1,0])...specificity = confusion_matrix[1,1]/(confusion_matrix[1,1]+confusion_matrix[0,1]) [008i3skNgy1gyw1m75fwtj31c80r4wiz.jpg...也就是说PDP在X1的值，就是把训练集中第一个变量换成X1之后，原模型预测出来的平均值。...[008i3skNly1gywzk3ed51j30oj0fkt98.jpg] 这个变量称之为“相对休息运动引起的ST压低值”。正常的状态下，该值越高，患病几率越高。但是上面的图像却显示了相反的结果。

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模型评估之混淆矩阵

本篇文章我们再来学习另外一个评估方法，即混淆矩阵（confusion_matrix）。...其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值，下面我们先以二分类为例，看下矩阵表现形式，如下：二分类混淆矩阵现在我们举个列子，并画出混淆矩阵表，假如宠物店有10只动物，其中6只狗，4只猫，现在有一个分类器将这...10只动物进行分类，分类结果为5只狗，5只猫，那么我们画出分类结果混淆矩阵，并进行分析，如下（我们把狗作为正类）：猫狗分类混淆矩阵通过混淆矩阵我们可以轻松算的真实值狗的数量（行数量相加）为6=5+...召回率recall=a/(a+b)=TP/(TP+FN),TP+FN是应该检索到的样本数准确率accuracy=(a+d)/(a+b+c+d)=(TP+FN+FP+TN),可以看到准确率中的分子值就是矩阵对角线上的值...这里我们用代码演示三分类问题混淆矩阵（这里我们用confusion_matrix生成矩阵数据，然后用seaborn的热度图绘制出混淆矩阵数据），如下： #导入依赖包 import seaborn as

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干货 | 基于Python实现五大常用分类算法(原理+代码)

一般应用分类分析用于提炼应用规则利用构建算法过程中的分类规则；以决策树为例：决策树分类节点表示局部最优化的显著特征值，每个节点下的特征变量以及对应的值的组合构成规则。...分类用于提取特征从大量的输入变量中获得重要性特征，然后提取权重最高的几个特征。分类用于处理缺失值缺失值是分类变量，基于模型法填补缺失值；基于已有其他字段，将缺失字段作为目标变量进行预测。...要理解逻辑回归，得先理解线性回归。线性回归是构造一个预测函数来映射输入的特性矩阵和标签的线性关系。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（）和一个或多个自变量（）之间建立一种关系。...假设已经训练好一组权值向量。只要把我们需要预测的特征矩阵带入到方差中，得到输出值就是标签为类别1的概率，于是就能判断输入特征矩阵是属于哪个类别。...通过计算其条件概率估计时忽略每个属性的缺失值，来处理训练集的缺失值。相关属性会降低其性能。贝叶斯定理贝叶斯定理给出了条件概率与之间的关系。

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机器学习笔记之KNN分类

KNN模型的核心思想很简单，即近朱者赤、近墨者黑，它通过将每一个测试集样本点与训练集中每一个样本之间测算欧氏距离，然后取欧氏距离最近的K个点（k是可以人为划定的近邻取舍个数，K的确定会影响算法结果），并统计这...K个训练集样本点所属类别频数，将其中频数最高的所属类别化为该测试样本点的预测类别。...其伪代码如下：计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；按照距离递增次序排序；选择与当前距离最小的k个点；确定前k个点所在类别的出现概率返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。...其优点主要体现在简单易懂，无需训练；但其数据结果对训练样本中的类别分布状况很敏感，类别分布不平衡会影响分类结果；对设定的k值（选取的近邻个数）也会影响最终划分的类别；随着训练集与测试集的增加，算法复杂度较高...从结果来看，整体样本划分准确率为92.1%，一共错判了三个点，错误率为7.89%,考虑到数据集随机划分导致的样本类别平衡问题，每次分类结果都可能不一致（可通过设置随机种子来复现抽样结果），这里的K值确定需要根据实际交叉验证情况进行择优取舍

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关于如何使用以下技术微调机器和深度学习模型的简介：随机搜索，自动超参数调整和人工神经网络调整

有一组超参数，目标是找到它们的值的正确组合，这可以帮助找到函数的最小值（例如，损耗）或最大值（例如，精度）（图1）。当比较不同的机器学习模型对数据集的执行方式时，这尤其重要。...对于此示例，决定将训练集划分为4折（cv = 4），并选择80作为要采样的组合数（n_iter = 80）。...贝叶斯优化使用概率来找到函数的最小值。最终目的是找到函数的输入值，该函数可以为我们提供尽可能低的输出值。贝叶斯优化已被证明比随机，网格或手动搜索更有效。...域空间 =定义要测试的输入值的范围（在贝叶斯优化中，该空间为每个使用的超参数创建概率分布）。优化算法 =定义用于选择在每个新迭代中使用的最佳输入值的搜索算法。...此外，还可以在fmin（）中定义要执行的最大评估数。贝叶斯优化可以通过考虑过去的结果来选择输入值，从而减少搜索迭代的次数。这样，可以从一开始就将搜索集中在更接近所需输出的值上。

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五款帮你减少困扰的神器软件

它提供了类 windows 经典用户界面，一整套在线文件管理、文件预览、编辑、上传下载、在线解压缩、音乐播放功能。...可用于服务器文件管理，支持图片、音乐、视频预览，在线解压缩，文件夹拖拽上传，远程离线下载。 web站点管理（站群管理）：备份，在线解压缩，在线编码，bug及时修复，版本发布......在线编程：支持几乎所有编程语言的在线编辑、代码自动补全(高亮，多光标编辑，堪比本地的sublime)。极佳的操作体验：极其便捷的快捷键支持，让你拥有本地化的体验。...5、文件搜索利器：Everything 电脑里的文件太多，如何快速搜索就是一个棘手的问题。Windows自带搜索但速度太慢，实在受不了，不妨试一试这款Everything文件搜索利器。...Everything的颜值一般，却可以瞬间将你要找的文件呈现眼前。同时它的索引速度极快，无需等待就能直接得到查询结果。同时Everything还是一款绿色软件，放在电脑里不占空间，搁到U盘里也很方便。

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6. 逻辑回归

I miss you,真实为：[0] 2.1 性能指标混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot...as plt confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, pred) plt.matshow(confusion_matrix) plt.rcParams[...Recall: 0.6979166666666666 有30%的垃圾信息预测为了非垃圾信息 2.4 F1值 F1 值是以上精准率和召回率的均衡 f1s = f1_score(y_test, pred...多标签分类一个实例可以被贴上多个 labels 问题转换：实例的标签(假设为L1,L2)，转换成（L1 and L2）,以此类推，缺点，产生很多种类的标签，且模型只能训练数据中包含的类，很多可能无法覆盖到...，缺点，忽略了标签之间的关系 5.1 多标签分类性能指标汉明损失：不正确标签的平均比例，0最好杰卡德相似系数：预测与真实标签的交集数量 / 并集数量，1最好 from sklearn.metrics

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一文让你了解AI产品的测试评价人工智能算法模型的几个重要指标（续）

# coding=UTF-8 from sklearn import metrics from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics...= np.array(Problist) #混淆矩阵 confusion_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred) print("混淆矩阵:") print...(confusion_matrix) #准确性 accuracy = '{:.1%}'.format(accuracy_score(y_true, y_pred)) print("准确性:",end...] 模型预测值Problist= [1,0,1,1,1,1,1,1,0,1] 现在有10位病人来看病，其中3号、6号、8号和9号病人是没有疾病的（绿色），其他剩余6位有疾病（红色）。...（1+5）/10=60% 精确性：5/8=62.5% 召回率：5/6=83.3% F1 Score=62.5%×83.3%×2/（62.5%+83.3%）=1.04125/1.458=71% 可见这些值都是正确的

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机器学习第13天：模型性能评估指标

dog，那么就查看混淆矩阵的第1行第2列使用代码 # 导入库 from sklearn.metrics import confusion_matrix # 打印混淆矩阵，参数为真实结果与预测结果...print(confusion_matrix(y, y_pred)) 精度与召回率介绍要解释精度与召回率，我们先定义几个量 TP：模型预测为正且真实值为正的数量 FP：模型预测为正且真实值为负的数量...FN：模型预测为负且真实值为正的数量精度精度就是模型正确预测的正类在所有预测为正类中的比例召回率召回率就是模型正确预测的正类在所有正类中的比例区别可能还是有点混淆？...其实精度高就是宁愿不预测，也不愿意预测错，召回率高就是宁愿预测错，也不愿意遗漏正类，我们具体来看两个场景在地震预测中，我们是要提高召回率还是精度？...当然要提高精度，因为我们宁愿健康的食品被误判为不合格，也不愿意有不合格的食品进入市场召回率与精度两个指标不可兼得，我们要根据具体任务做出取舍使用代码 # 导入库 from sklearn.metrics

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CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

建立混淆矩阵我们构建混淆矩阵的任务是将预测值的数量与真实值（目标）进行比较。这将创建一个充当热图的矩阵，告诉我们预测值相对于真实值的下降位置。...., 3, 0, 5]) 现在，如果我们逐元素比较两个张量，我们可以看到预测的标签是否与目标匹配。此外，如果我们要计算预测标签与目标标签的数量，则两个张量内的值将作为矩阵的坐标。...绘制混淆矩阵为了将实际的混淆矩阵生成为numpy.ndarray，我们使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix（）函数。让我们将其与其他需要的导入一起导入。...要实际绘制混淆矩阵，我们需要一些自定义代码，这些代码已放入名为plotcm的本地文件中。该函数称为plot_confusion_matrix（）。...要读取该图，我们可以使用以下步骤：在水平轴上选择一个预测标签。检查此标签的对角线位置以查看正确的总数。检查其他非对角线位置以查看网络混乱之处。

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