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  • scikit-learn中有非常多的曲线,对于调参非常有用处,我经常用到的曲线是学习曲线,验证曲线以及交叉验证曲线。 使用这些曲线的代码格式非常...这条曲线的主要作用是观察数据集的大小对于模型性能的影响。 使用代...

    scikit-learn中有非常多的曲线,对于调参非常有用处,我经常用到的曲线是学习曲线,验证曲线以及交叉验证曲线。

    使用这些曲线的代码格式非常固定:

    返回值 = 曲线名字(模型对象,X, Y, 交叉验证数量,评分标准.....)

    它们只是返回值不同以及其中设置的参数略有不同。

    学习曲线:(learning curve)

    这条曲线的主要作用是观察数据集的大小对于模型性能的影响。

    使用代码如下:

    train_sizes, train_scores, valid_scores = learning_curve(
    SVC(kernel='linear'), X, y, train_sizes=[50, 80, 110], cv=5,scoring='r2')

    其中train_sizes=[50, 80, 110]的意思是选择50个、80个、110个样本数据,还可以[0.1,0.2,1.0]这样设置,这就是按照比例来分割数据的意思。

    验证曲线:(validation curve)

    这条曲线的用处主要是观察超参数对模型带来的影响,为模型选择合适的超参数。

    使用代码如下:

    sklearn.learning_curve.validation_curve(estimatorXyparam_nameparam_rangecv=Nonescoring=Nonen_jobs=1pre_dispatch='all'verbose=0)

    train_scores, valid_scores = validation_curve(Ridge(), X, y, "超参数的名称",                                               np.logspace(-7, 3, 3))

    交叉验证曲线 (cross_val_score)


    from sklearn.cross_validation import cross_val_score

    scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy')

    以上是调节模型参数的三种曲线,使用非常方便。

     

     

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  • plt.fillbetween的作用

    2020-06-21 22:44:19
    plt.fill_between(x, y1, y2),其中x是横坐标,y1和y2是两条曲线,这个函数的作用是用颜色填充y1和y2这两条曲线之间的区域。 该函数最常用的用法是已知均值曲线标准差,画出标准差覆盖的区域,例如下面这个例子:...

    plt.fill_between用颜色填充两条曲线之间的区域
    plt.fill_between(x, y1, y2),其中x是横坐标,y1和y2是两条曲线,这个函数的作用是用颜色填充y1和y2这两条曲线之间的区域。

    该函数最常用的用法是已知均值曲线和标准差,画出标准差覆盖的区域,例如下面这个例子:

    已知在一个回归问题中,输入向量是x,通过多次试验得到了输出的均值和标准差分别为y_mean和y_std,y_mean和y_std均为向量。现需画出一倍方差和二倍方差覆盖的区域,代码如下:

    for i in range(2):
        plt.fill_between(x,
            y_mean - y_std * ((i+1.)),
            y_mean + y_std * ((i+1.)),
            color="b",
            alpha=0.1)
    plt.legend()
    plt.grid()
     

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  • 在这片博客里我将记录模型评价ROC曲线以及AUC面积概念以及作用,并且同样以二分类任务为例介绍一个新模型评价标准,那就是代价曲线 ROC于AUC 在这里我们要引入2个新概念,那就是真正例率(True Positive Rate...

    写在前面

    前篇回顾:

    1. 【机器学习】模型的过拟合,欠拟合以及评估方法
    2. 【机器学习】性能度量:错误率与精度&&查准率、查全率与Fβ

    在这片博客里我将记录模型评价的ROC曲线以及AUC面积的概念以及作用,并且同样以二分类任务为例介绍一个新的犯错成本不均衡的模型评价工具,那就是代价曲线

    正文

    具体内容在我的古月居博客:
    【机器学习】ROC以及代价曲线

    ROC于AUC

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    连续点

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    离散点

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    AUC

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    代价曲线

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    代价敏感

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    代价曲线

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    正文

    具体内容在我的古月居博客:
    【机器学习】ROC以及代价曲线

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    疯狂明示,这次一定

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  • nodejs作用

    千次阅读 2019-04-26 16:58:37
    Nodejs标准的web开发框架Express,可以帮 助我们迅速建立web站点,比起PHP开发效率更高,而且学习曲线更低。非常适合小型网站,个性化网站 Node.js优点: 1、采用事件驱动、异步编程,为网络服务而设计。其实...

    Nodejs框架是基于V8的引擎,是目前速度最快的 Javascript引擎。chrome浏览器就基于V8,同时打开20-30个网页都很流畅。Nodejs标准的web开发框架Express,可以帮 助我们迅速建立web站点,比起PHP的开发效率更高,而且学习曲线更低。非常适合小型网站,个性化网站

    Node.js优点:
    1、采用事件驱动、异步编程,为网络服务而设计。其实Javascript的匿名函数和闭包特性非常适合事件驱动、异步编程。而且JavaScript也简单易学,很多前端设计人员可以很快上手做后端设计。
    2、Node.js非阻塞模式的IO处理给Node.js带来在相对低系统资源耗用下的高性能与出众的负载能力,非常适合用作依赖其它IO资源的中间层服务。3?Node.js轻量高效,可以认为是数据密集型分布式部署环境下的实时应用系统的完美解决方案。Node非常适合如下情况:在响应客户端之前,您预计可能有很高的流量,但所需的服务器端逻辑和处理不一定很多。
    node.js与比较:
    (1)node.js比Java更快 :node.js开发快,运行的效率也算比较高,但是如果项目大了就容易乱,而且javascript不是静态类型的语言,要到运行时才知道类型错误,所以写的多了之后免不了会出现光知道有错但是找不到哪儿错的情况,所以测试就得些的更好更详细。java开发慢,但是如果项目大、复杂的话,用java就不容易乱,管理起来比node.js省。

    (2)Node.js 前后端都采用Javascript,代表未来发展的趋势,而java则是现在的最流行的服务器端编程语言。
    (3)Node.js和Java EE——一种是解释语言,一种是编译语言。

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  • 操作标准作业规定.doc

    2021-04-06 16:46:32
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空空如也

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标准曲线的作用