其中： 用混淆矩阵来解释Acc就是混淆矩阵中正对角线上被分类正确样本之和：正样本，模型预测也为正样本(TP) ，负样本，模型预测也为负样本(TN)。 精度有什么缺陷？什么时候精度指标会失效？...例如上图中A模型性能优于C；如果两个模型的P-R曲线发生了交叉，则难以一般性地断言两者优劣，只能在具体的查准率和查全率下进行比较。...2.7 ROC 和 AUC 很多机器学习算法为测试样本产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值（threshod）进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为反类。...与P-R曲线类似，在进行模型比较时，如果一个模型的ROC曲线被另外一个模型的曲线完全“包住”，则可断言后者的性能优于前者；若两个模型的ROC曲线发生交叉，则难以一般性地断言两者优劣。...法3：我们首先把所有样本按照score排序，依次用rank表示他们，如最大score的样本，rank=n (n=n0+n1，其中n0为负样本个数，n1为正样本个数)，其次为n-1。
玉米测交试验 可以认为，玉米侧交试验，是一个NCII的试验，在玉米实际的育种中，由于其测用结合的特性，应用广泛。...「配合力的显著性：」配合力的效应，是效应值（Effect），如果判断显著性，先看方差分析中GCA和SCA是否达到显著性，然后计算每个自交系的GCA的显著性。...注意，这里的一般配合力都是相对于整体平均值的效应值，他们的整体之和为0，为正表示高于整体平均值，为负表示低于整体平均值。...下载示例数据和代码 关注公众号：育种数据分析之放飞自我 回复关键词：「NC」下载相关数据和代码。 育种 | 如何使用R语言计算配合力 常见问题： 1，gca和sca都为0，是什么原因？...当有缺失值存在时，推荐使用LMM模型，相关的包有：lme4，sommer，asreml等。 4，配合力为何有正有负？ 答：配合力之和为0，所以有正有负，正的就是高于均值，负的就是低于均值，0就是均值。
计算 X 基因和 Y 基因在5个细胞中的均值，标准差。 ? 因为这些测量值都是来自同一个细胞，所以我们可以成对来看： ? 那么这样成对的测量可以告诉我们哪些信息呢？...上图中的线为负斜率，告诉我们细胞中的 X 基因表达高，Y基因会表达低，出现相反的表达情况。说明两基因具有负趋势关系 第三种情况是，一个基因相对另一个基因，并没有显著变化。说明两基因无趋势关系： ?...这些点所在象限，最终的值都为正值，也就是说这五个点对总协方差的贡献都是正值。 协方差值为正，斜率为正，这告诉我们当协方差为正时，就可以将二者的关系分类为正趋势。如果协方差为负，则相反。...无论数据关联的大小如何，只要具有正斜率的直线可以遍历所有数据，和斜率无关，相关性都为1 ? 还有这样的，相关性也是为1 ? 现在考虑个问题，如果数据集中只有两个值，就像下面这样： ?...^2并没有方向，这时候需要结合R，描述这两个变量是正相关或负相关的。
2022-04-17：给定一个数组arr，其中的值有可能正、负、0， 给定一个正数k。 返回累加和>=k的所有子数组中，最短的子数组长度。 来自字节跳动。力扣862。...预处理前缀和，单调栈。 达标的前缀和，哪一个离k最近？ 单调栈+二分。复杂度是O(N*logN)。 双端队列。 时间复杂度：O(N)。 代码用rust编写。...as usize]); l += 1; } // 尾部开始，前缀和比当前的前缀和大于等于的，从尾部弹出！...= r && sum[dq[(r - 1) as usize] as usize] >= sum[i as usize] { r -= 1; }...dq[r as usize] = i as isize; r += 1; } if ans !
假设您正在建立一个模型来检测一个人是否患有糖尿病。进行训练测试拆分后，您获得了长度为100的测试集，其中70个数据点标记为正（1），而30个数据点标记为负（0）。...现在，让我为您的测试预测绘制矩阵： ? 在70个实际的阳性数据点中，您的模型预测64个点为正，6个点为负。在30个实际负点中，它预测3个正点和27个负点。...注意： 在“ 真肯定”，“真否定”，“假肯定”和“假否定”表示法中，请注意，第二项（“正”或“负”）表示您的预测，而第一项则表示您预测的是对还是错。...对于二进制分类中的每个数据点，我们使用以下公式计算对数损失： ? 其中p =数据点属于类别1的概率，y是类别标签（0或1）。...假设有一个非常简单的均值模型，无论输入数据如何，均能每次预测目标值的平均值。 现在我们将R²表示为： ?
表中FP表示实际为负但被预测为正的样本数量，TN表示实际为负被预测为负的样本的数量，TP表示实际为正被预测为正的样本数量，FN表示实际为正但被预测为负的样本的数量。...在数据中存在的标签可以被排除，比如计算一个忽略多数负类的多类平均值时，数据中没有出现的标签会导致宏平均值（marco average）含有0个组件. 对于多标签的目标，标签是列索引....默认情况下，y_true和y_pred中的所有标签按照排序后的顺序使用. pos_label : 字符串或整型，默认为1. 如果average = binary并且数据是二进制时需要被报告的类....这仅适用于目标（y_{true, pred}）是二进制的情况. ‘micro’: 通过计算总的真正性、假负性和假正性来全局计算指标. ‘macro’: 为每个标签计算指标，找到它们未加权的均值....P-R曲线上的一个点代表着，在某一阈值下，模型将大于该阈值的结果判定为正样本，小于该阈值的结果判定为负样本，此时返回结果对应的召回率和精确率。整条P-R曲线是通过将阈值从高到低移动而生成的。
其中，实际总正例等于识别对了的正例加上识别错了的负例（真正例+伪负例）。 即： R=TP/(TP+ FN) 同样，在上述电动车的例子中，TP=40，TP+FN =60。...例如，在不同的阈值下（分别为0.6和0.5），模型给出15张图片的识别结果如下： ? 上表中1、0分别代表正例和负例。通过设定一个阈值（T），当置信度分数大于阈值则识别为正例，小于阈值则识别为负例。...因此，对于每一个阈值可得到对应的一组（R，P），例如，上述的两个阈值可得出两组（R，P），分别为：（0.86，0.75）和（1，0.7）。如果取多个不同的阈值，就可以得到多组（R，P）。...理想的情况，当然是预测框与真实框重叠越多越好，如果两者完全重叠，则交集与并集面积相同，此时IoU等于1。...比如较常见的，K取值为5，则表示为Top5，代表置信度分数排名前5当中有一个是正确目标即可；如果K取值100，则表示为Top100，代表置信度分数排名前100当中有一个是正确目标（正确的正例）即可。
作为一个资深的水电工，身上带着锤子扳手之类的很正常，作为一个资深的数据分析时，手里面有各种博客用于答疑也很正常。 常见问题： 1，gca和sca都为0，是什么原因？...当有缺失值存在时，推荐使用LMM模型，相关的包有：lme4，sommer，asreml等。 4，配合力为何有正有负？ 答：配合力之和为0，所以有正有负，正的就是高于均值，负的就是低于均值，0就是均值。...「配合力的显著性：」配合力的效应，是效应值（Effect），如果判断显著性，先看方差分析中GCA和SCA是否达到显著性，然后计算每个自交系的GCA的显著性。...注意，这里的一般配合力都是相对于整体平均值的效应值，他们的整体之和为0，为正表示高于整体平均值，为负表示低于整体平均值。...注意：特殊配合力为两者之间的值，不能讲某个自交系的特殊配合力是多少，要讲两个自交系间的特殊配合力多高。它也是根植于具体的试验，用于筛选排名。 7. 下载示例数据和代码
但是这样的模型实际上是很差的，将所有的复发的人都预测为不会复发，那么患者得到这个信息之后如果不去检查和治疗，会导致疾病恶化甚至是出现生命危险。...其中，准确率描述的是所有被预测的结果中预测正确的比例，召回率描述的是所有实际为正类的被预测为正类的比例（有一部分会被预测为负类），而精确率描述的是在预测为正类的结果中（有一部分实际上为负类）。...实际上是确实是正类的比例。而F1值是召回率和精确率的调和均值，也就是F=2*P*R/(P+R)，是综合了二者之后的评价模型的指标。...其中，FPR=FP/(FP+TN)负样本的判错率，TPR=TP/(TP+FN)正样本的判对率，接下来我们考虑ROC曲线图中的四个点和一条线。...三 说明三：如何画ROC曲线 对于分类器而言，都有概率输出的功能，拿逻辑回归来举例，我们得到的是该样本属于正样本的概率和属于负样本的概率，属于正样本的概率大，那么就判为正类，否则判为负类，那么实质上这里的阈值是
我们设置不同的阈值，自然就会得到不同的正类数量和负类数量，依次计算不同情况的精确率和召回率，然后我们可以以精确率为纵轴，召回率为横轴，绘制一条“P-R曲线”，如下图所示： ?...两者的曲线有交叉，则很难直接判断两个分类器的优劣，只能根据具体的精确率和召回率进行比较： 一个合理的依据是比较 `P-R` 曲线下方的面积大小，它在一定程度上表征了分类器在精确率和召回率上取得“双高”的比例...1.3.3 AUC 曲线 AUC 是 ROC 曲线的面积，其物理意义是：从所有正样本中随机挑选一个样本，模型将其预测为正样本的概率是 p1；从所有负样本中随机挑选一个样本，模型将其预测为正样本的概率是...如：AUC=0.8 表示：给定一个正样本和一个负样本，在 80% 的情况下，模型对正样本预测为正类的概率大于对负样本预测为正类的概率。 AUC 对于均匀采样不敏感。...如：上述反欺诈场景中，假设对正常用户进行均匀的降采样。任意给定一个负样本 n，设模型对其预测为正类的概率为 Pn 。
ROC曲线中假正例率为x轴和真正例率为y轴 其中，真正例率公式： ? 假正例率公式： ? ? 逐个将样本作为正例进行计算，更改的步长为 ? 和 ?...第一个数 0 ：初始时假正例率和真正例率都为0 第二个数0.0：预测结果为负，样本显示为正，FP=0，TN+FP=10，则假正例率=0.0...,y) 根据这一步骤，第一个数0是初始化确定的，第二个数因为预测为正例，当前理想模型样本显示也为正例，而且全部样本中，正例和反例各为10个，则对应坐标变为(x,y+ ?...公式后半部分当正样本和负样本概率相等时为什么乘1/2，因为预测正上移一格，预测为负右移一格，不同的排序结果会导致不同的面积值，但我们并不知道实际预测的排序结果（按照初次出现负样本及其后的负样本后的正样本数目和来看...，每次出现的负样本若排在前面会多出一个方块面积，排在后面少一个方框面积），为了更符合实际情况（即考虑到所有排前面或排后面两种未知情况），故将两种情况全不见算在内再取平均值（即乘1/2） 方法是看排序结果中每次最初及后面出现反例后的正例个数之和
不妨看看这些指标的定义先： 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高...image 可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。 E值 E值表示查准率P和查全率R的加权平均值，当其中一个为0时，E值为1，其计算公式： ?...AP和mAP(mean Average Precision) mAP是为解决P（准确率），R（召回率），F-measure的单点值局限性的。...) = FP / [ FP + TN] ，FPR代表将负例错分为正例的概率 在ROC 空间中，每个点的横坐标是FPR，纵坐标是TPR，这也就描绘了分类器在TP（真正的正例）和FP（错误的正例）间的...ROC的主要分析工具是一个画在ROC空间的曲线——ROC curve。我们知道，对于二值分类问题，实例的值往往是连续值，我们通过设定一个阈值，将实例分类到正类或者负类（比如大于阈值划分为正类）。
其中.txt文件为原始文档，.ann文件为标注信息，标注实体以T开头，后接实体序号，实体类别，起始位置和实体对应的文档中的词。如果需要在brat软件中查看标注结果，需要添加.conf文件。...precision_score的描述如下： 一、计算精确率 其中 T P TPTP是预测为正&实际为正的数量，F P FPFP 是实际为负&预测为正....在数据中存在的标签可以被排除，比如计算一个忽略多数负类的多类平均值时，数据中没有出现的标签会导致宏平均值（marco average）含有0个组件. 对于多标签的目标，标签是列索引....精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。 3. 召回率 召回率(Recall) 是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。...也可以绘制出P-R曲线图，观察它们的分布情况。 4. F-score 一般来说准确率和召回率呈负相关，一个高，一个就低，如果两个都低，一定是有问题的。
y的观测值或者测量值和真实值，往往存在一定的差距，并且通常满足这一关系： 其中，被称作噪音或者固有的测量误差，并且其分布满足高斯分布，平均值为0，标准差为。...图3 机器学习模型的混淆矩阵 从图3的混淆矩阵中可知道，待评价的数据样本中，真正的正样本数量为P, 真正的负样本数量为N, 正样本被模型正确预测为正样本的数量为TP, 正样本被模型错误预测为负样本的数量...假如我们选择阈值为1（意味着我们认为模型输出值大于1的为正样本），那么TPR 和 FPR都为0，因为概率最大也就为1，于是没有样本被预测为正样本。...但假如我们选择阈值为0（意味着是我们认为模型输出值大于0的为正样本），那么TPR 和FPR 都为1，因为所有样本都被预测为正样本。...10%负样本虽然比例不大，但是如果业务底层数据的负样本远远大于正样本数，那么通过阈值的负样本绝对数量也会大于正样本数量。
当期望通过给定的自变量预测或解释计数型结果变量时，泊松回归是一个非常有用的工具。...生物学数据中很多都是计数型数值，通常具有这些特点：（1）数值是离散的，并且只能是非负整数；（2）数值分布倾向于在特定较小范围内聚集，并具有正偏态的分布特征；（3）通常会出现很多零值；（4）方差随均值而增加...泊松或负二项分布都是离散的概率分布，具有两个重要的属性：（1）数值仅包含非负整数；（2）方差是均值的函数。...截距项代表了当所有自变量都为0时，R. cataractae丰度的对数均值，但由于都为0的可能性极小（此时河流完全枯竭），因此截距项的意义不是很大。 通常在响应变量的初始尺度上解释回归系数比较容易。...然而泊松回归常伴随偏大离差的问题，也是不可忽视的，甚至会带来非常糟糕的误解。 偏大离差及评估 在线性回归中，常通过检查残差来评价模型，一个正态响应模型的残差分布的均值应该为0，标准差为常数。
你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化，这时协方差就为正； 你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差为负 协方差的计算公式： 如果有X,Y两个变量，每个时刻的X与其均值之差’乘以‘...即消除了X和Y自身变化的影响，只讨论两者之间关系。 *因此，相关系数是一种特殊的协方差。...那么大数定律（以一般的大数定律为例），它的公式为： ? 而中心极限定理的公式为： ? 注意：上面两个公式，一个是值为0，一直均值为0的正太分布；而左边极为相似！...进一步理解：概率只是对事件发生可能性的一种表达，概率并非担保。 2.事件：有概率可言的一个结果或一件事。 计算公式： ? ，其中S称为概率空间，或样本空间。...3δ准建立在正态分布的等精度重复测量基础上，造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值 νi＞3δ，则该测量值为坏值，应剔除。
在大多数负例和少数正例的情况下，一个简单的模型可能会将所有实例预测为负例，从而获得看似很高的准确度，但实际上对正例的预测能力非常差。 2....下面是一个混淆矩阵的示例： - 预测为正例 预测为负例 实际为正例 TP FN 实际为负例 FP TN 这些数据可以用于计算许多其他评价指标，例如精度、召回率和F1分数。 3....精度 (Precision) 精度（也被称为查准率或PPV）是正确预测的正例占所有预测为正例的比例。...如果R^2分数为0，说明模型不比一个简单的基准模型（例如，一个始终预测平均值的模型）好。如果R^2分数为负，说明模型的性能比基准模型还差。...R^2分数的计算公式为： R^2 Score = 1 - (SS_res / SS_tot) 其中，SS_res 是模型的残差平方和，SS_tot 是总的方差（也就是每个数据点与平均值的差的平方和）。
虽然准确率比较高，但是这个模型是很糟糕的。如果仅仅用这一个模型来为医生提供决策（当然现实中是不可能的），将会有85位患者误以为自己的乳腺癌不会复发（对应负例样本的高误判率）。...这是一个很有用的表格，它将数据中的类别分布和分类器的类别预测结果根据错误的不同类别做了进一步的分解。...[预测结果都为会复发时的混淆矩阵] CART模型对应的混淆矩阵 这看起来更像一个有价值的分类器，因为它既可以正确地取测出10个正例，也可以正确地取测出188个负例。错误分类的样本分布也更为合理。...从精确度来看，CART是一个更好的模型，也可以看到虽然预测全部为复发时的准确率较低，但是在精确率上它更占优势。而CART和全部预测为会复发的模型之间准确度的差异可以从两者误判的正例数量占比来解释。...由于CART中存在大量误判的负例，它的召回率要低于全部预测为复发时的情况。
哎呀好绕口呀 召回率/查全率(recall) 查全率为是所有真实标签为正的样本中，预测正确的比例 说白了就是在所有正样本中，准确预测出为正的比例 F1 粗略的理解就是precision和recall平均值...F 分数是一个综合指标，为查准率和查全率的加权调和平均。...对上一步所得取倒数 ROC曲线（AUC） 上面精确率和召回率可能存在一些问题 比如：在我们测试集当中，大部分都为正样本，模型不具备辨识能力，无论正样本还是负样本，可能会把结果全部判断为正，这时候预测率和召回率会特别高..., Positive Rate) 表示所有真实类别为正例的样本中, 被预测为正例的比率, 其中TP+FN为固定值 表示所有真实类别为负例的样本中, 被预测为正例的比率, 其中FP+TN为固定值 ROC...曲线绘制过程 比如下图 会有一个区间范围的阈值，如上图（0.0-1.0） 每个阀值产生一个点，将这些点连接起来 如果有什么问题可进行留言 下次整理一下多标签分类评价指标的计算
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