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概率校准

将模型输出放入逻辑回归中训练,最后将逻辑回归的结果作为模型的校准结果。 以上介绍了概率校准的两种方式并且用代码实践了。 scikit-learn 提供了执行概率预测校准的两种方法的API sklearn.calibration 是用来进行概率校准的模块 内含两个函数: sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV 可以看到,经过校准后的可靠性曲线,更加接近 了。 ok, 剩最后一个问题了,如何评价概率校准的结果呢?? 评价:Brier score Brier 分数被广泛用来评价概率校准的结果。 一般来说,Brier分数越小,校准的效果越好。

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linux:手动校准系统时间和硬件CMOS时间

windows下OS时间和主板CMOS芯片里的时间通常是一致的,但是linux却不一定,在无法联网自动校准时间的情况下,只能手动调整: 查看系统时间 date 调整系统时间 sudo date -s 01

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    因为IMU零偏的估计,是按温度进行标定的(IMU校准算法部分有详细介绍),如果温度滞回差值不太大,校准精度就会比较高;如果IMU零偏滞回差值太大,IMU零校准误差就会比较大,从而影响融合的效果。 ? 这类的校准方法有很多,比如比例校准,二次拟合校准等,下边以最简单的比例校准为例: ? 加计校准算法 常用的加计校准算法有六面体校准,和十二面体校准,六面体校准前需要对校准台进行标定,要求校准台与水平面平行,否则会引入校准误差,十二面体校准可以消除校准台与水平面夹脚造成的校准误差。 这两种校准算法本质是相通的,以十二面体校准为例进行说明。 Gyro校准算法 gyro校准算法与加计校准思想是一样的,具体实现稍有不同,当gyro输入为零时,其真值输出也应为零(这里不考虑地球自转,认为gyro精度敏感不到地球自转,本文的校准算法针对的是精度较低的

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