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  1. ROC曲线绘制以及AUC分数计算

  2. 该代码是用PYTHON编写的绘制ROC曲线和计算AUC分数的，对做异常检测，故障诊断等领域的朋友很有帮助

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-06
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_37680938

  1. 混淆矩阵、ROC、AUC

  2. 利用Python随机生成测试数据，计算混淆矩阵，绘制ROC和AUC

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-29
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u012735708

  1. svm_result.txt

  2. 这是ROC曲线绘制和AUC值计算的数据文件。大家在用Python绘制ROC曲线是可下载使用这个文件。相关代码也能够在我的博客里找到。 https://blog.csdn.net/weixin_44830815

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：306176
    • 提供者：weixin_44830815

  1. 数据挖掘工程师小测试

  2. 超级码力机器学习岗位 选拔笔试 第一题： 1.用一个你觉得效果最好的分类算法（e.g., SVM，RF，ANN，etc.）对Test1的data进行classification建模，用5-fold crossvalidation来计算预测的AUC或F-measure。若电脑计算能力不足可用3-fold。对于有些本身就含有cross validation功能的算法可以不用cross validation来稳定结果。（PS，对于非计算机系的同学，以python或R为例，各种分类算法以及AUC的计

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-30
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_30803353

  1. AUC计算方法与Python实现代码

  2. 今天小编就为大家分享一篇AUC计算方法与Python实现代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38556205

  1. python计算auc的方法

  2. 在本篇文章里小编给大家整理的是关于python计算auc的方法及相关内容，有兴趣的朋友们可以学习下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_38697123

  1. 利用Python画ROC曲线和AUC值计算

  2. 给大家介绍了如何利用Python画ROC曲线，以及AUC值的计算，有需要的朋友们可以参考借鉴，下面来一起看看吧。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38727087

  1. python计算auc指标实例

  2. 下面小编就为大家带来一篇python计算auc指标实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38650629

  1. python计算auc的方法

  2. 1、安装scikit-learn 1.1 Scikit-learn 依赖 Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>= 1.6.1), SciPy (>= 0.9). 分别查看上述三个依赖的版本： python -V   结果： Python 2.7.3 python -c 'import scipy; print scipy.version.version' scipy版本结果： 0.9.0 python -c "imp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：30720
    • 提供者：weixin_38588592

  1. 利用Python画ROC曲线和AUC值计算

  2. 前言 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。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38650629

  1. AUC计算方法与Python实现代码

  2. -AUC计算方法 -AUC的Python实现方式 AUC计算方法 AUC是ROC曲线下的面积，它是机器学习用于二分类模型的评价指标，AUC反应的是模型对样本的排序能力。它的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本，从所有负样本随机抽取一个负样本，当前score使得正样本排在负样本前面的概率。 AUC的计算主要以下几种方法： 1、计算ROC曲线下的面积。这是比较直接的一种方法，可以近似计算ROC曲线一个个小梯形的面积。几乎不会用这种方法 2、从AUC统计意义去计算。所有的正负样本对中，正样本排在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38667835

  1. python 随机森林算法及其优化详解

  2. 前言 优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合） 论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh） 优化思路 1. 计算传统模型准确率 2. 计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林 3. 计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的一定百分比的树 4. 通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值且AUC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38555019

  1. python计算auc指标实例

  2. 1、安装scikit-learn 1.1Scikit-learn 依赖 Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>= 1.6.1), SciPy (>= 0.9). 分别查看上述三个依赖的版本， python -V 结果：Python 2.7.3 python -c ‘import scipy; print scipy.version.version’ scipy版本结果：0.9.0 python -c “import numpy; print

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38704011

  1. 利用Python计算KS的实例详解

  2. 在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。 一般来说。好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的，KS正好是有效性指标中的区分能力指标：KS用于模型风险区分能力进行评估，KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值。 好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。 1、crosstab实现，计算ks的核心就是好坏人的累积概率分布，我们采用pandas.crosstab函数来计算累积概率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_38712548