这一节学习使用sklearn进行投票分类，看一个具体的例子，数据集采用Iris数据集，只使用sepal width和petal length两个维度特征，类别我们也只是用两类：Iris-Versicolor和Iris-Virginica，评判标准使用ROC AUC。 Python机器学习：7.2 ... ...
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2018-03-12 13:41:33
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2.1经验误差与过拟合 2.2评估方法 2.2.1留出法 2.2.2交叉验证法 2.2.3自助法 2.2.4调参与最终模型 2.3性能度量 2.3.1错误率与精度 2.3.2查准率、查全率与F1 2.3.3ROC与AUC 2.3.4代价敏感错误与代价曲线 2.4比较检验 2.4.1假设检验 2.4. ...
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2018-03-12 00:02:41
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https://stackoverflow.com/questions/41032551/how-to-compute-receiving-operating-characteristic-roc-and-auc-in-keras https://github.com/keras-team/kera ...
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2018-03-04 17:10:36
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ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 需要提前 ...
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2018-01-26 17:16:38
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阅读目录 1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如 ...
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2018-01-18 11:47:48
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使用pROC包绘制ROC曲线 绘制ROC曲线 library("pROC") N ...
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2018-01-16 18:20:54
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*************************高阶特性********************一、*）变量可以指向函数在python中函数名实质上是指向函数体的内容；函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数。In[2]:max(12,23)Out[2]:23In[3]:lh=max#函数名其实就是指向函数的变量!二、*)高阶函数变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接
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2018-01-15 10:58:41
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def translate_rna(sequence): # 密码子表 codonTable = { 'AUA': 'I', 'AUC': 'I', 'AUU': 'I', 'AUG': 'M', 'ACA': 'T', 'ACC': 'T', 'ACG': 'T', 'ACU': 'T', 'AA... ...
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2017-12-11 16:05:39
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ROC是一个曲线，AUC是曲线下面的面积值。 ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线。 可以从上面的图看到，横轴是FPR, 纵轴是TPR （TPR = TP / (TP + FN)；FPR = FP / (FP + TN)） ROC曲线如果想要理解的话，要关注四点一线： 1） (0,1)点：FPR= ...
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2017-11-15 00:31:33
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