从分类器的精度结果计算标准误差？

从分类器的精度结果计算标准误差的步骤如下：

首先，确定分类器的精度结果。精度是指分类器正确分类的样本数与总样本数之比。
然后，计算分类器的误差率。误差率是指分类器错误分类的样本数与总样本数之比。
接下来，计算标准误差。标准误差是误差率的标准差除以样本数的平方根。
最后，根据标准误差的计算结果，可以评估分类器的稳定性和可靠性。标准误差越小，表示分类器的结果越稳定可靠。

分类器的精度结果计算标准误差的目的是为了评估分类器的性能和可信度。标准误差可以帮助我们判断分类器的分类准确性，并且可以用于比较不同分类器的性能。在实际应用中，我们可以根据标准误差的大小来选择最适合的分类器。

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非冯诺依曼新架构：IBM100万忆阻器大规模神经网络加速AI

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Python众筹项目结果预测：优化后的随机森林分类器可视化|数据代码分享

额外加入可计算属性平均每参与者贡献额。 df.country = df.country.'...我们将使用随机森林分类器，因为这种集成学习方法通常相当强大，并且不是基于距离的（所以我们不需要进一步标准化特征，如项目持续时间、实际筹集资金或实际目标金额）。...y_train, y_test) print_iprtant_fe='columns')) usd_gol_real duration main_category_Music 结论根据随机森林集成学习器的特征重要性...例如，商业理念、规划、激励人们进行筹款的措施或项目设计都很难量化。也许如果我们拥有每个项目评论中的情感数据，我们就可以将其整合到一个更大、更好的分类模型中，以预测我们的成功几率。...关于分析师在此对YiChen Xia对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他专注数据处理领域。擅长R语言、Python。本文选自《Python众筹项目结果预测：优化后的随机森林分类器可视化》。

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从0开始自制解释器——实现多位整数的加减法计算器

上一篇我们实现了一个简单的加法计算器，并且了解了基本的词法分析、词法分析器的概念。...本篇我们将要对之前实现的加法计算器进行扩展，我们为它添加以下几个功能计算减法能自动识别并跳过空白字符不再局限于单个整数，而是能计算多位整数提供一些工具函数首先为了支持减法，我们需要重新定义一下...最后为了能够获取空格的输入，我们将之前的scanf 改成 gets。这样就大功告成了。我们来测试一下结果最后的总结最后来一个总结。...本篇我们对上一次的加法计算器进行了简单的改造，支持加减法、能跳过空格并且能够计算多位整数。...对于我们这个加法计算器来说基本的词位就是数字以及 +\- 这两个符号 parsing（语法分析）和 parser（语法分析器）我们所编写的expr函数主要工作流程是根据token来组织代码行为。

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