开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

laravel测试多个字段上的assertJsonValidationErrors假阳性

是指在使用laravel框架进行测试时，可能会出现assertJsonValidationErrors方法在多个字段上返回错误时，却被错误地判断为通过的情况。下面是对该问题的完善和全面的答案：

在laravel框架中，assertJsonValidationErrors方法用于断言请求中的字段验证是否失败，并返回相应的错误信息。然而，有时候在测试过程中，当多个字段验证失败时，assertJsonValidationErrors方法可能会出现假阳性的情况，即错误地判断为验证通过。

为了解决这个问题，可以采取以下几个步骤：

确保使用最新版本的laravel框架，因为laravel团队会不断修复和改进框架中的问题，包括测试相关的问题。
检查测试用例中的代码逻辑，确保正确使用assertJsonValidationErrors方法。确保在测试中正确设置请求数据，并使用该方法进行断言。
在测试用例中，可以使用assertInvalid方法来替代assertJsonValidationErrors方法进行验证。assertInvalid方法会验证请求是否失败，并返回相应的错误信息。使用该方法可以避免assertJsonValidationErrors方法可能出现的假阳性情况。
如果以上方法仍然无法解决问题，可以考虑使用其他的测试工具或方法来进行验证，例如手动解析响应内容并进行断言。

总结起来，解决laravel测试多个字段上的assertJsonValidationErrors假阳性的方法包括确保使用最新版本的laravel框架、检查测试用例中的代码逻辑、使用assertInvalid方法替代assertJsonValidationErrors方法进行验证，以及考虑使用其他测试工具或方法。这些方法可以帮助开发人员准确地测试多个字段上的验证错误，并避免假阳性的情况。

关于laravel框架的更多信息和相关产品介绍，您可以参考腾讯云的官方文档和网站：

相关搜索:Laravel -更新关系表上的字段 Laravel Collective上多个选择的选定值 laravel DB:用于多个选定字段的多个where和Or条件的表 Laravel雄辩的多个连接表上的'withCount‘函数使用laravel的多个插入动态输入字段在有效和无效请求的消费者测试中出现假阳性(匹配多个合同)多个字段上的ComboBox显示成员多个字段上的formik验证多个字段上的MongoDB聚合多个字段上的Mongoose Schema.index不适用于测试

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

laravel 解决paginate查询多个字段报错的问题

用laravel 框架想实现一个分页接口，返回数据表中其中一部分字段 $list = DB::table('booklist_table')- orderBy('create_time','asc')-...以上这篇laravel 解决paginate查询多个字段报错的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.7K3 1

为什么 Laravel 这么优秀？

Laravel 的目录结构可能对第一次接触的人来说会很繁琐，它有十来个文件夹，但其实大部分文件夹的位置都是精心设计的，都待在应该待的位置上。...可能有多个 Course。...我们还使用了 Laravel Resource 来格式化最终的输出格式，这样做的原因是很多情况下我们不希望直接将数据库的字段暴露出去，你甚至还能在 Laravel Resource 中按不同的角色显示不同的字段...Symfony 完全是另一个可以和 Laravel 媲美的框架，甚至在很多设计上比 Laravel 还要超前；并且 Laravel 的核心组件如路由/Request/Container 都是构建在 Symfony...我其实很不明白作为一名工程师为什么我们会瞧不上某一门语言？

1531 0

100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析

如果分类器的性能是完美的，预测的标签将完全相同。但实际上模型预测的标签通常与现实场景中部分观察到的标签相匹配。分类器预测测试数据集的所有数据实例为正或负。...6、怎么理解真阳性率和假阳性率? 真阳性率(TPR)是真阳性与真阳性和假阴性的比率。它是实际阳性结果被测试为阳性的概率。...TPR = TP / （TP + FN）假阳性率(FPR)是假阳性与所有阳性(真阳性和假阳性)的比率。它是虚惊一场的概率，也就是说，当它实际上是负的时候，会给出一个正的结果。...根据这个训练数据输出，建议接下来的单词。 8、ROC曲线是什么? ROC曲线是假阳性率(x轴)和真阳性率(y轴)之间的曲线。真阳性率是指真阳性率与阳性样本总数之比。假阳性率是假阳性与阴性样本总数之比。...在医疗领域，例如癌症检查他的癌症检测呈阳性，但他实际上没有癌症。这是一个假阳性的案例。在这个病人没有癌症的情况下对他进行化疗是非常危险的。

8582 0

ACS Cent Sci｜机器学习辅助药物高通量筛选中的优先级识别

在对噪声数据(如高通量筛选数据)进行训练时，样本梯度的影响与假阳性或者假阴性标记的可能性相关。...反之，如果一个生物活性分子很容易被分类器识别出来，那么它的MVS-A评分就会很低。这些分数可以相应地用于对化合物进行进一步测试的优先级，或者可以根据这个分数设置阈值来标记真阳性和假阳性。...图2 与其他方法对比图2展示了不同方法在多个数据集上预测结果的箱线图，其中圆圈表示离群点，星号表示ANOVA分析的结果。...为了评估这一点，作者测量了多个数据集中真阳性（TP）和假阳性（FP）预测的分子的Murcko骨架的多样性（diversity）分数，如图5所示。...在假阳性多样性方面，MVS-A选择了最多样化的假阳性分子，对于不同的数据集，支架多样性普遍达到95%左右。

1451 0

关于机器学习，不可不知的15个概念

一个神经网络包含多层结构，每一层由相互连接的节点组成。通常有一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。...假阴性（FN），预测类别为阴性但标签为阳性。...精度和召回率是评估用例不平衡数据的训练模型的较好指标。精度精度定义为真阳性数除以真阳性数加上假阳性数的和。精度表明当模型的预测为阳性时，模型正确的概率。...召回率召回率是一个很好的指标，可用于假阴性较高的情况。召回率的定义是真阳性数除以真阳性数加上假阴性数的和。 F1度量 F1度量或F1分数是精度和召回率的调和平均值或加权平均值。...它是评估多类别分类器的常用性能指标。在类别分布不均的情况下，这也是一个很好的度量。最好的F1分数是1，而最差的分数是0。一个好的F1度量意味着你有较低的假阴性和较低的假阳性。

2722 0

微生物组分析方法推荐 | 如何选择差异丰度分析方法？

一般纵向采样，即在多个时间点对两组受试者的微生物群落进行采样。...；LinDA方法在假阳性控制和功率间有较好的权衡，且是唯一在强成分效应下能有效控制FDR的方法。...DAA-C方法在大便和阴道微生物组数据全局空值设置下的性能(重复采样) 重复采样设计下的假阳性对照和功率(平衡变化设置，A:粪便，B:阴道) 配对采样设计下的假阳性对照和功率(平衡变化设置，A:粪便...，B:阴道) 一般纵向设计下的假阳性控制和功率下(平衡变化设置)。...A,B:测试组(X)效应[A:粪便，B:阴道]和C,D:测试时间(T)效应[C:粪便，D:阴道] 配对采样设计下的假阳性对照和功率(不平衡变化设置，A:粪便，B:阴道) 一般纵向设计下的假阳性控制和功率下

4242 0

独家 | 每个数据科学家都应该熟悉的 5 个统计学悖论

然后，我们创建一个模型来预测所有观察值的多数类（0）。尽管实际上没有预测任何东西（只是一个包含1000个0的数组），这个模型达到了90%的准确度。在医学测试中可以找到一些准确度悖论的真实案例。...然而，它将导致大量的假阳性（False Positive），也就是说，许多健康人将被错误地诊断为患有该疾病。精确度和召回率在评估分类任务的表现上比准确度更好。...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）。...这个悖论会导致错误的结论和决策。 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。

3071 0

受试者工作特性曲线 (ROC) 的原理及绘制方式

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% +...注：橙色代表真实的值，紫色区域代表模型的预测值；横轴代表测试值 (阈值), 纵轴代表概率但可以理解为无意义，只看面积即可。测试值右侧的面积是真值/阳性样本，左侧是假值/阴性样本。...当测试值是最小值的时候，所以样本都是真值，预测全是阳性，所以真阳性率 (敏感度) 是 100%, 而没有假值，所以真阴性率 (特异度) 是 0%, 所以假阳性率 (1-真阴性率/1-特异度) 是 100%....当测试值是最大值的时候，所以样本都是假值，预测全是阴性，所以真阳性率 (敏感度) 是 0%, 而没有真值，所以真阴性率 (特异度) 是 100%, 所以假阳性率 (1-真阴性率/1-特异度) 是 0%...这看起来是个好事，因为它在倾斜的数据集上依然保持了稳定的物理意义（类似准确率）。但是，另一方面，这说明在负例数量远大于正例数量的极度倾斜的数据集上，AUC of ROC 可能失真。

4792 0

一文读懂二元分类模型评估指标

所以只要出现“阳性”关键字就表示结果为患病，此外，阳性也分为真阳性和假阳性，从名称就可以看出：真阳性表示确确实实的阳性，也就是说实际为阳性（患病），预测也为阳性（患病）；假阳性表示不真实的阳性，也就是说实际为阴性...FPR FPR 是 False Positive Rate 的缩写，翻译成中文一般叫假阳性率，它指的是模型预测为真，实际为假的样本数量占实际所有为假的样本的数量的比例。 ?...可以看到，ROC 曲线是由一系列 (FPR, TPR)点构成的，但一个特定的分类器，只得到一个分类结果，即只有一组 (FPR, TPR)，如何得到多个呢？...由于 recall 与 TPR 是一个意思，所以 PRC 曲线的横坐标与 ROC 曲线的纵坐标一样。选择指标为什么要出现这么多评估指标呢？实际上，不同的分类任务适合使用不同的指标来衡量。...真实世界中的数据经常会面临 class imbalance 问题，即正负样本比例失衡，而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。

2.8K8 0

数据科学31 |机器学习-模型评价

错误类型二元预测：决策类型：真阳性、假阳性、真阴性、假阴性。...关键指标：・灵敏度：真阳性/（真阳性+假阴性）・特异性：真阴性/（假阳性+真阴性）・阳性预测值：真阳性/（真阳性+假阳性）・阴性预测值：真阴性/（假阴性+真阴性）・准确性：（真阳性+真阴性...： MSE/RMSE 用于连续型数据，对离群点敏感中值绝对偏差取观测值和预测值之间的距离的绝对值的中位数，用于连续型数据灵敏度减少假阴性特异性减少假阳性准确性对假阳性、假阴性平均加权一致性...应用：利用ROC曲线可以找出合适的阈值，通过比较不同算法的ROC曲线可以选择最有效的算法。 ROC 曲线是以灵敏度（真阳性）为y轴、以1-特异性（假阴性）为x 轴，曲线上的点对应特定的阈值。 ?...但是实际上不能用测试集进行验证，否则某种意义上测试集变成训练集的一部分，特别是新的样本数据难以收集时。交叉验证法可以评价模型的泛化能力，而且可以用于某些参数的确定、变量的筛选等。

1.1K1 0

ROC曲线不用愁，四种R包教你一步搞定！

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...一个二元分类器有四种可能的结果。①如果预测的结果是p，实际值也是p，则称为真正(true positive, TP)。②如果预测的结果是p，实际值为n，则称为假阳性(FP)。...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。...最靠近左上角的ROC曲线上的点是分类错误最少的最好阈值，其假正例和假反例总数最少。可以对不同的学习器比较性能。

6.3K1 0

填补单细胞测序数据稀疏矩阵

https://doi.org/10.12688/f1000research.16613.2 不同软件的比较作者首先使用依据负二项分布模型模拟的数据进行测试，主要检测了软件引入的基因间假阳性的情况...作者选取了Smart-seq2以及10X产生的不同组织的测序数据进行测试。在每个数据集中选取两个细胞类型，从其中选出没有表达差异的基因，如果这些基因在处理后产生表达差异则记为假阳性。...而其余三者在不同数据中表现差异较大，对于同一软件，在某些数据集中只产生极低比率的假阳性结果，而在其他一些数据集中产生了90%以上的假阳性。...测试数据为2019年发表于Journal of Amercian Society of Nephrology上的Single-Cell Transcriptomic Map of the Human and...但软件的使用会引入一些表达差异或者基因间相关性上的假阳性结果，且不同软件在不同情况下表现也不尽相同，一般不推荐使用这种依赖于算法来填补矩阵的方法。

2.2K2 0

. | ChemFH:一个用于过滤潜在泛实验干扰假阳性化合物的综合工具

然而，HTS仅能识别出筛选数据库中的0.01%至0.1%的真阳性化合物，而超过95%的阳性结果可能是假阳性。...这些假阳性化合物被称为频繁命中化合物（FH），常见的假阳性干扰包括胶体聚集、光谱干扰和易反应化学性质等。...该论文建议研究人员对潜在的假阳性保持警惕，并强调了确认阳性筛选结果真实性的必要性。因此，认识和解决高通量筛选中假阳性频繁出现的问题对于降低无效投资、提高筛选命中率和增强药物开发效率至关重要。...多任务的DMPNN通过利用跨多个任务的共享信息，普遍优于单任务DMPNN，从而提高了性能和运行效率。此外，最近的研究表明，将DMPNN与外部特征相结合可以增强性能。...ChemFH的主要性能与其他相关平台的比较总结假阳性结果会严重干扰命中化合物的筛选，浪费时间和资源。为解决这一问题，我们开发了ChemFH，一个用于预测化合物假阳性结果的在线平台。

1141 0

入门必读的机器学习名词解释，你都懂了吗？

不能直接使用测试集不是因为我们负担不起在测试集上跑模型的成本（事实上几乎为 0），而是因为我们不能泄露测试集的信息。试想一下，假如你搞到了真正的高考题和答案，你一遍又一遍地去做这套题目，会发生什么？...你能够去当家教向学弟学妹传授你的知识和解答他们的问题吗？偷窥到了测试集的机器学习模型就是废品，没有人需要它，它也做不了任何有用的事情。切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！...切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！...真阳性、假阳性、假阴性和真阴性对比上面的表格很容易看出，你做对的题会对应着真 (True) 这个前缀，对了就对了，不管啦。...而你做错的题则带了假 (False) 的前缀，做错的题分两种：你回答真但答案是假，这是假阳性；你回答为假但是答案为真，则为假阴性。很明显，阳性阴性是对应着你的回答。那我们为啥需要这乱七八糟的东西？

9374 0

干货 | 不能更通俗易懂的机器学习名词解释

不能直接使用测试集不是因为我们负担不起在测试集上跑模型的成本（事实上几乎为0），而是因为我们不能泄露测试集的信息。试想一下，假如你搞到了真正的高考题和答案，你一遍又一遍地去做这套题目，会发生什么？...你能够去当家教向学弟学妹传授你的知识和解答他们的问题吗？偷窥到了测试集的机器学习模型就是废品，没有人需要它，它也做不了任何有用的事情。切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！...切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！...真阳性、假阳性、假阴性和真阴性对比上面的表格很容易看出，你做对的题会对应着真(True) 这个前缀，对了就对了，不管啦。...而你做错的题则带了假(False) 的前缀，做错的题分两种：你回答真但答案是假，这是假阳性；你回答为假但是答案为真，则为假阴性。很明显，阳性阴性是对应着你的回答。那我们为啥需要这乱七八糟的东西？

1.1K7 0

26道数据科学技能测试题，你能做完几题？

逻辑回归可由线性回归通过sigmoid函数转换而成，并会给出一组输入值为分类0和1的概率。一种测试的真阳性率为100%，假阳性率为5%。一个群体有千分之一的概率会在测试中出现这种情况。...在1000人中，有1人会得到真正的阳性结果，而在剩下的999人中，5%的人会得到(假)阳性结果。大约50人会得到该病的阳性结果。...[ohnsg91eh3.png] 年度和月度季节性现象的一个例子 13.人们普遍认为假阴性不如假阳性。那么，假阳性不如假阴性的例子有什么?...如果公司将代金券发给结果呈假阳性的客户(误以为该客户会购买价值5000美元以上的商品)，那些购买不足5000美元的人就会让公司亏损赔钱。 14.测试集和验证集的区别是什么?...(主题：数据、组织) 测试集用于评估模型训练后的性能，而验证集用于在模型训练期间选择参数并防止训练集上出现过拟合。 15.你在什么情况下会使用随机森林算法，什么情况下会使用支持向量机算法(SVM)?

8371 0

ROC阳性结果还是阴性结果？

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。...一个阈值就能算出1个真阳性率和假阳性率，多找几个阈值就能算出多个率，把这些率画在坐标轴里，再连成线，就是ROC曲线了。...此时，我们计算的是确定是肿瘤的真阳性率和假阳性率，画出来的也是确定是肿瘤的ROC曲线。现在大家可以思考一个问题，如果我想知道的是确定不是肿瘤的能力，那算出来的东西还一样吗？反过来可以吗？...一般情况下我们感兴趣的是确定是肿瘤的能力，此时真阳性率和假阳性率的计算如下： # 首先是获得四格表 xtabs(~outcome+pred,data = df1) ## pred ##.../ 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

4874 0

Laravel5.2之Seeder填充数据小技巧

说明：本文主要聊一聊Laravel测试数据填充器Seeder的小技巧，同时介绍下Laravel开发插件三件套，这三个插件挺好用哦。同时，会将开发过程中的一些截图和代码黏上去，提高阅读效率。...Faker是一个好用的生成假数据的第三方库，而这个开发插件会自动帮你生成这些属性，不用自己写了。 <?...Laravel官方推荐使用模型工厂自动生成测试数据，推荐这么写的： //先输入指令生成database/seeds/CategoryTableSeeder.php文件: php artisan make...可以用DB::table()->insert()批量插入，拷贝ModelFactory.php中表的字段定义放入每一个表对应Seeder，当然可以有些字段为便利也适当修改对应假数据。...准备趁着端午节研究下Repository模式的测试，PHPUnit结合Mockery包来TDD测试也是一种不错的玩法。

3.5K4 2

训练集是题库，测试集就是高考！| 不能更简单通俗的机器学习名词解释

不能直接使用测试集不是因为我们负担不起在测试集上跑模型的成本（事实上几乎为 0），而是因为我们不能泄露测试集的信息。试想一下，假如你搞到了真正的高考题和答案，你一遍又一遍地去做这套题目，会发生什么？...你能够去当家教向学弟学妹传授你的知识和解答他们的问题吗？偷窥到了测试集的机器学习模型就是废品，没有人需要它，它也做不了任何有用的事情。切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！...切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！切记，你的机器学习模型只能在测试集上跑一次，一考定终身！...真阳性、假阳性、假阴性和真阴性对比上面的表格很容易看出，你做对的题会对应着真 (True) 这个前缀，对了就对了，不管啦。...而你做错的题则带了假 (False) 的前缀，做错的题分两种：你回答真但答案是假，这是假阳性；你回答为假但是答案为真，则为假阴性。很明显，阳性阴性是对应着你的回答。那我们为啥需要这乱七八糟的东西？

1.3K8 0

Precision, Recall, F-score, ROC, AUC

二、FN, FP, TN, TP FN：False Negative,被判定为负样本，但事实上是正样本。也叫假阴性。 FP：False Positive,被判定为正样本，但事实上是负样本。...也叫假阳性。 TN：True Negative,被判定为负样本，事实上也是负样本。也叫真阴性。 TP：True Positive,被判定为正样本，事实上也是证样本。也叫真阳性。...这四个其实很好区分，看字面意义就可以了： False Negative，假的负样本，顾名思义事实上是正样本。 False Positive，假的正样本，顾名思义事实上是负样本。...则： P = 15 / 20 = 75% R = 15 / 30 = 50% F = 2 * 75% * 50% / (75% + 50%) = 60% 四、真阳性率/真阴性率/假阴性率/假阳性率真阳性率...= 1 - 特异度) FPR = FP / (FP + TN) 阳性似然比 = 真阳性率 / 假阳性率 = 灵敏度 / (1 - 特异度) 阴性似然比 = 假阴性率 / 真阴性率 = (1 - 灵敏度

1K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭