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  • 在划分数据时,应保持数据分布在训练集合测试集中的一致性(可使用分层抽样等方法);同时,考虑到划分随机性的影响,应该多次重复划分。 二、交叉验证法(k折为例):将全量数据集划分为互不相交且数据量相等的k份...

    一、留出法:将全量数据集划分成互不相交的两部分,其中数据量较大的一部分(一般占总数据量的2/3到4/5)作为训练集,另一部分作为测试集。在划分数据时,应保持数据分布在训练集合测试集中的一致性(可使用分层抽样等方法);同时,考虑到划分随机性的影响,应该多次重复划分。

     

    二、交叉验证法(k折为例):将全量数据集划分为互不相交且数据量相等的k份,进行k次模型评估。第i次(i=1,2,...,k)取第i份数据作为测试集,其余数据作为训练集。将k次模型评估的结果取平均,作为最终的模型评估结果。k与数据量相等时的k折交叉验证称为留一法。

     

    三、bootstrap自助法:对原始的全量数据集(样本量为m)用有放回重复抽样的方法抽取样本量为m的新样本。当m很大时,原始数据集中某个样本在m次抽取中均不被抽中的概率(也即某数据不进入新样本的概率)约为0.368,因此原始数据集中大约有36.8%的数据不在新样本中。以新样本为训练集,以那剩余约36.8%的数据为测试集。

     

    三者比较:

    1、在原始数据量较小时自助法更有优势,但由于自助法改变了数据的分布,可能导致估计偏差。因此当数据量较大时一般更倾向于使用留出法和交叉验证法。

    2、随着留出法中重复划分的次数增多/分层抽样复杂性、交叉验证法中k的增大/甚至留一法,模型评估的工作量可能会非常大,高精度是以计算量为代价的。

    3、实际中应根据数据量、设备、预算等综合考虑,选择合适的模型评估方法。


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  • 分类回归模型评估常见方法及ROC AUC

    千次阅读 2020-10-06 19:30:58
    模型评估常见方法 ROC和AUC定义 sklearn计算ROC具体实现 计算ROC需要知道的关键概念 1. 分析数据 2. 针对score,将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 3.1 截断点为0.1 sklearn.metrics中的评估方法介绍 ...

    目录

    模型评估常见方法

    ROC和AUC定义

    sklearn计算ROC具体实现

    计算ROC需要知道的关键概念

    1. 分析数据

    2. 针对score,将数据排序

    3. 将截断点依次取为score值

    3.1 截断点为0.1

    sklearn.metrics中的评估方法介绍


    模型评估常见方法

    分类模型评估:

    指标 描述 Scikit-learn函数
    Precision 精准度 from sklearn.metrics import precision_score
    Recall 召回率 from sklearn.metrics import recall_score
    F1 F1值 from sklearn.metrics import f1_score
    Confusion Matrix 混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix
    ROC ROC曲线 from sklearn.metrics import roc
    AUC ROC曲线下的面积 from sklearn.metrics import auc

    回归模型评估:

    指标 描述 Scikit-learn函数
    Mean Square Error (MSE, RMSE) 平均方差 from sklearn.metrics import mean_squared_error
    Absolute Error (MAE, RAE) 绝对误差 from sklearn.metrics import mean_absolute_error, median_absolute_error
    R-Squared R平方值 from sklearn.metrics import r2_score

    分类模型最常见的就是 ROC和AU

    ROC和AUC定义

    ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线的面积就是AUC(Area Under the Curve)。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能(泛化能力)。

    sklearn计算ROC具体实现

    >>> import numpy as np
    >>> from sklearn import metrics
    >>> y = np.array([1, 1, 2, 2])
    >>> scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
    >>> fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2)
    >>> fpr
    array([0. , 0. , 0.5, 0.5, 1. ])
    >>> tpr
    array([0. , 0.5, 0.5, 1. , 1. ])
    >>> thresholds
    array([1.8 , 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ])

    计算ROC需要知道的关键概念

    首先,解释几个二分类问题中常用的概念:True Positive, False Positive, True Negative, False Negative。它们是根据真实类别与预测类别的组合来区分的。

    假设有一批test样本,这些样本只有两种类别:正例和反例。机器学习算法预测类别如下图(左半部分预测类别为正例,右半部分预测类别为反例),而样本中真实的正例类别在上半部分,下半部分为真实的反例。

    • 预测值为正例,记为P(Positive)
    • 预测值为反例,记为N(Negative)
    • 预测值与真实值相同,记为T(True)
    • 预测值与真实值相反,记为F(False)

    样本中的真实正例类别总数即TP+FN。TPR即True Positive Rate,TPR = TP/(TP+FN)。
    同理,样本中的真实反例类别总数为FP+TN。FPR即False Positive Rate,FPR=FP/(TN+FP)。

    还有一个概念叫”截断点”。机器学习算法对test样本进行预测后,可以输出各test样本对某个类别的相似度概率。比如t1是P类别的概率为0.3,一般我们认为概率低于0.5,t1就属于类别N。这里的0.5,就是”截断点”。
    总结一下,对于计算ROC,最重要的三个概念就是TPR, FPR, 截断点

    截断点取不同的值,TPRFPR的计算结果也不同。将截断点不同取值下对应的TPRFPR结果画于二维坐标系中得到的曲线,就是ROC曲线。横轴用FPR表示

    1. 分析数据

    y是一个一维数组(样本的真实分类)。数组值表示类别(一共有两类,1和2)。我们假设y中的1表示反例,2表示正例。即将y重写为:

    y_true = [0, 0, 1, 1]
    

     

    score即各个样本属于正例的概率。

    2. 针对score,将数据排序

    样本 预测属于P的概率(score) 真实类别
    y[0] 0.1 N
    y[2] 0.35 P
    y[1] 0.4 N
    y[3] 0.8 P

    3. 将截断点依次取为score值

    截断点依次取值为0.1,0.35,0.4,0.8时,计算TPRFPR的结果。

    3.1 截断点为0.1

    说明只要score>=0.1,它的预测类别就是正例。
    此时,因为4个样本的score都大于等于0.1,所以,所有样本的预测类别都为P。

    后续见 https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/51999995

     

     

     

    参考博客:https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/72627882

    sklearn.metrics中的评估方法介绍

    accuracy_score

    形式:sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)

    normalize:默认值为True,返回正确分类的比例;如果为False,返回正确分类的样本数

    分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。

    
    >>>import numpy as np
    
    >>>from sklearn.metrics import accuracy_score
    
    >>>y_pred = [0, 2, 1, 3]
    
    >>>y_true = [0, 1, 2, 3]
    
    >>>accuracy_score(y_true, y_pred)
    
    0.5
    
    >>>accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)
    
    2
    

     

    Auc

    形式sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False)

    计算AUC值,其中x,y分别为数组形式,根据(xi,yi)在坐标上的点,生成的曲线,然后计算AUC值;

    roc_auc_score

    • 形式:

    sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None)

    average : string, [None, ‘micro’, ‘macro’(default), ‘samples’, ‘weighted’]

    直接根据真实值(必须是二值)、预测值(可以是0/1,也可以是proba值)计算出auc值,中间过程的roc计算省略。

     

    
    >>>import numpy as np
    
    >>>from sklearn.metrics import roc_auc_score
    
    >>>y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
    
    >>>y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
    
    >>>roc_auc_score(y_true, y_scores)
    
    0.75
    

     

     

    1.  

    参考博客:https://blog.csdn.net/CherDW/article/details/55813071

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  • 本文只是选取主流评估方法进行简述,每一种方法在实际操作过程中若干条计数规则,在此并未阐述,并不能作为评估工作的实施指南。实际使用方法时,需以各方法发布机构发布的官方文档为准。 一、 功能点 FPA 方法 .....

    前言

    本文的目标读者是从事软件行业想快速了解软件开发过程工作量评估的人员。软件工作量评估方法很多,如代码行法、类比法、WBS、故事点、用例点、NESMA、FPA、cosmic、COCOMOⅡ等。本文只是选取主流评估方法进行简述,每一种方法在实际操作过程中有若干条计数规则,在此并未阐述,并不能作为评估工作的实施指南。实际使用方法时,需以各方法发布机构发布的官方文档为准。

    一、 功能点 FPA 方法

    (一) 简介

    FPA 是从用户角度出发度量软件规模的一种方法。它从用户的角度出发,将系统分为数据功能和事物功能两大类,分别根据具体的规则来计算功能点,最后结合系统的特征因子来调整功能点数, 从而得到最终的系统规模。

    FPA 较适用于商业数据处理、管理信息系统的估算,因为它能更好地反映系统需求上的复杂度和数量。从满足客户需求的角度讲,FPA 具有阶段性,对用户早期参与项目管理、项目经理制定项目计划更有意义。

    (二) 重要概念

    功能点估算法是从用户视角出发,对软件的规模从逻辑设计的角度进行度量的标准方法。

    在功能点估算的过程中,以下概念应贯穿始终:

    1、 用户视角

    用户视角(User View)是指功能点被用户所认可,由用户需求书面正式描述,且独立于所采用的开发技术。

    2、 穿越系统边界

    穿越系统边界(Application Boundary)是指数据或控制信息由系统内发送到系统外,或由系统外发送到系统内。
    是否穿越系统边界是 FPA 重要的判断标准。

    3、 IPO 的异同

    输入(Input)、处理过程(Process)和输出(Output)的同与不同亦是FPA 重要的判断标准。

    (三) FPA 估算方法基本步骤

    在这里插入图片描述

    1、 收集可得的文档

    文档可以包括需求、数据/对象模型、类图、数据流图、用例、过程描述、报表显示、界面显示、用户手册,以及其它软件开发文档。

    2、 确定计数范围和边界并识别功能用户需求

    计数范围和边界需识别计数目的。不同的计数目的决定了计数范围和软件边界的划分。实际使用过程中通常为系统的管理边界, 特殊系统会以架构为边界。

    3、 度量数据功能

    数据功能的计算工序(Counting Procedures)包括以下活动:

    在这里插入图片描述

    FPA 将数据功能分为两类,分别为内部逻辑文件(ILF)和外部接口文件(EIF)。

    1) 识别内部逻辑文件 ILF

    内部逻辑文件(Internal Logical File,简称ILF)是在系统边界内部维护的一组用户可识别的逻辑上相关的数据或控制信息。ILF 的首要目的是保存由被度量系统的一个或多个基本流程维护的数据。

    2) 识别外部接口文件EIF

    外部接口文件(External Interface File,简称 EIF)是用户可识别的、逻辑相关的数据组或控制信息组,其由被度量应用所引用,但在另一应用边界内维护。EIF 的主要目的是保存由被度量应用的一个或多个基本过程引用的数据。这意味着一个应用的 EIF 必定是另一个应用的ILF。

    3) 识别数据功能 DET

    数据元素类型(Data Element Types,简称DETs)是指在一个ILF 或EIF 内,用户可认知的、唯一的、非重复的字段。如客户姓名、年龄、地址、联系方式等。

    4) 识别数据功能 RET

    记录元素类型(Record Element Types,简称 RETs)是指在一个ILF 或EIF 内,用户可认知的数据元素子集。如客户的家庭信息为客户信息的 RET 。

    5) 确定ILF 或EIF 的贡献度

    根据每一个已确认的 ILF 和EIF 的复杂度(DETs 和RETs 数量),对其进行分类,并赋予未调节功能点数值(Unadjusted Function Points,简称UFP)的过程,即为确定其贡献度。

    在这里插入图片描述

    6) 确定ILF 或EIF 的贡献度值

    对用户而言,ILF 与EIF 的业务意义是完全不同。因此,对于贡献度相同的 ILF 和EIF,其未调节功能点值是不同的。

    在这里插入图片描述

    4、 度量事物功能

    事物功能的计算工序(Counting Procedures)包括以下活动:

    在这里插入图片描述

    FPA 将事物功能分为三类,外部输入(EI)、外部输出(EO)和外部查询(EQ)。

    1) 识别外部输入(EI):是处理来自系统边界外部的数据或控制信息的一个基本过程。其首要目的(Primary Intent,简称 PI) 是维护一个或多个ILFs 或者去改变系统行为。

    2) 识别外部输出(EO):是发送数据或控制信息到系统边界外部的一个基本过程。其首要目的(PI)是通过处理逻辑呈现信息给用户,并非或者另外检索数据或控制信息。

    3) 识别外部查询(EQ):是发送数据或控制信息到系统边界外部的一个基本过程。其首要目的(PI)是通过从一个 ILF 或EIF 检索数据或控制信息,呈现信息给用户。

    4) 基本过程

    把功能用户需求组合或分解为最小活动单元,满足以下条件:

    1. 对用户有意义,构成一个完整的事务;

    2. 自包含;

    3. 使应用的业务保持持续状态,

    例 :功能用户需求要求提供维护员工信息的功能。该需求被分解为较小的工作单元,如添加员工信息、修改员工信息、删除员工信息和查询员工信息。

    5) 识别事物功能 DET

    数据元素类型(Data Element Types,简称DET)是指在一个EI、EO 或EQ 内,用户可认知的、唯一的、非重复的字段。

    6) 识别事物功能 FTR

    引用文件类型(File Types Referenced,简称FTR)是指一个交易功能读取或维护的一个ILF,或者一个交易功能所读取的一个
    EIF。

    7) 确定EI、EO 和EQ 的贡献度

    根据每一个已确认的 EI、EO 和EQ 的复杂度(FTRs 和DETs 数量),对其进行分类,并赋予未调节功能点数值(Unadjusted Function Points)的过程,即为确定其贡献度。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    8) 确定EI、EO 和EQ 的贡献度

    我们应注意到,贡献度相同的 EI、EQ,其未调节功能点值是相同的;与EI、EQ 贡献度相同的 EO,其未调节功能点值略高。

    在这里插入图片描述

    5、 计算功能规模

    1) 计算未调整功能点数

    UFP= ILFs+EIFs+EIs+EOs+EQs

    2) 确定系统调节因子

    在实际软件项目开发过程中因技术因素和环境因素会对软件项目工作量有不同程度的影响。可根据组织级基准库设定相关调整因子(System Adjustment Factor,简称SAF)。如应用类型、质量特征、开发语言、团队背景、评估时点等。

    计算调整后的功能点数  AFP=UFP*SAF

    3) 确定生产率PDR

    可根据系统特点测算组织级系统基准生产率。

    4)测算工作量

    工作量  AE=AFP*PDR

    6、 报告功能点计数结果

    将功能点计数过程和工作量计数结果编写报告呈现给读者。

    二、 COSMIC 方法

    (一) 简介

    COSMIC 是通用软件度量国际联盟的简写(Common Software Measurement International Consortium,COSMIC),它成立于1998 年,是一个由全球软件度量专家组成的非盈利自愿性组织,致力于软件规模度量方法的研究与推广。2002 年 1 月COSMIC 所推出的全功能点规模度量方法成为了 ISO 的标准,最新标准为 ISO/IEC 19761:2011“软件工程—COSMIC—功能规模度量方法”。

    COSMIC 方法包含了一组应用模型、原则、规则和过程度量给定软件的功能性用户需求的方法。其结果是一个数字化的“量化数值”,根据 COSMIC 方法得到的软件功能规模。它适用于以下领域的软件功能度量:

    业务应用软件,这类软件通常用于支持业务管理。如银行、保险、电信等。 
    
    实时软件。用于过程控制和自动数据获取软件。如嵌入式程序、中间件。
    
    平台软件,如可复用的构建及设备驱动程序等。
    

    功能规模是通过“数据移动(Data movement)”的个数来度量。

    (二) 原理

    功能规模是通过“数据移动(Data movement)”的个数来度量。

    (三) 度量过程

    COSMIC 方法的度量分为三个阶段:

    1、 度量策略阶段

    确定度量目的 
    
    确定度量范围 
    
    确定功能用户 
    
    确定需求描述详细程度
    

    2、 映射阶段

    识别功能处理 
    
    识别兴趣对象与数据组(兴趣对象指软件要处理的数据对象,如客户;数据组是一组兴趣对象属性的组 合,如客户姓名、年龄,联系方式等)
    
    识别数据属性
    
    识别数据移动(输入、输出、读、写)
    

    3、 度量阶段

    新增需求计数
    
    变更需求计数
    
    本地化规则计数(定制规则)
    
    生成度量报告 
    

    (四) 数据移动种类

    4 种类型的数据移动:输入(Entry)、输出(eXit)、读(Read) 和写(Write)。

    输入(E),是从用户穿越被度量系统的范围传输数据到系统内部,这里提到的用户既包括系统的使用人员,也包括其他软件或者硬件系统。
    
    输出(X),是一个数据组从一个功能处理通过范围移动到需要它的用户。
    
    读(R),是从永久性的存储设备读取数据。
    
    写(W),是存储数据到永久性的存储设备。
    

    (五) 示例

    用户借阅图书,图书管理员需录入借阅人信息并保存到数据库中,同时提供查询登记列表功能。此时录入借阅人信息为一个输入
    CFP,提示信息为一个输出 CFP,保存录入信息为一个写CFP,查询登记列表功能查询条件输入为一个输入CFP 和从数据库读取登记信息为一个读CFP。然后汇总计算出总功能点数为 5 个 FP。

    原则:每一个功能必须有一个输入,一个输出或一个写,即至少2 个CFP

    (六) 工作量测算

    参考FPA 方法和用例点方法工作量测算方法,设定相关技术调整因子和环境调整因子以及生产率,测算软件工作量。

    使用COSMIC 方法要求度量者对软件系统的实现非常清楚,了解系统的内部结构,并对系统能够明确划分出应用层级,以及层级之间的数据处理和数据移动。

    三、用例点方法

    用例点方法(use case point method,UCP),是由Gustav Karner在1993年针对FPA(function point access)方法而提出的一种改进方法,是在面向对象开发方法中基于用例估算软件项目规模及工作量的一种方法。UCP的基本思想是利用已经识别出的用例和执行者,根据他们的复杂度分类计算用例点。

    用例模型(Use-Case Model)是系统功能及系统环境的模型, 它可以作为客户和开发人员之间的契约。用例贯穿整个系统开发的一条主线。同一个用例模型即为需求工作流程的结果,可当做分析设计工作流以及测试工作流程的输入使用。

    UCP 估算是以用例模型为基础,通过计算用例点和项目生产率的取值,计算用例点和工作量的换算,得到项目开发所需的以人小时数为单位的工作量。UCP 算法受到 FPA 和MKⅡ方法的启发,在对Use Case 的分析的基础上进行加权调整得出的一种改进方法。

    UCP 估算方法的基本步骤如下:

    1) 对每个角色进行加权,计算未调整的角色的权值UAW;

    2) 计算未调整的用例权值UUCW;

    3) 计算未调整的用例点 UUCP;

    4) 计算计数和环境因子 TEF;

    5) 计算调整的用例点UCP;

    6) 根据规模和工时的转换因子来计算工作量。

    (一) 估算用角色值UAW

    首先将软件需求用Use Case 方式表达,其次利用参与者的数量乘以相应的权值来计算 UAW。

    在这里插入图片描述
    (二) 估算用例权值 UUCW

    利用Use Case 的数量乘以相应的权值来计算 UUCW。

    在这里插入图片描述

    (三) 估算未调整的用例点 UUCP

    估算未调整的用例点(UUCP),将角色权值和用例权值相加即为未调整的用例点数:

    UUCP=UAW+UUCW

    (四) 估算技术和环境因子 TEF

    UCP 估算方法中有 21 个适用性因子,其中包括开发系统的技术复杂度和开发环境,即分为 13 个技术复杂度和 8 个环境复杂度因子。

    1、技术复杂度因子 TCF:其中权重为该复杂度对系统的影响权值,value 为影响等级 0-5 之间的值来确定。0 表示技术因子与本项目无关;3 表示技术因子对本项目的影响一般;5 表示改技术因子对本项目有很强的影响。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    2、环境复杂度因子:其中权重为该复杂度对系统的影响权值,value 为影响等级 0-5 之间的值来确定。0 表示项目组成员都不具备该因素;3 表示环境因子对本项目的影响程度为中;5 表示本项目组成员都具有该因素。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    (五) 估算UCP

    以上UUCP、TCF、ECF 三个参数每个参数都是独立定义和计算。经过技术因子和环境因子对UUCP 调整后得到UCP 完整公式为:

    UCP=UUCPTCFECF

    (六) 估算工作量

    项目工作量估算也就是 UCP 的值乘以相对应的生产率PF。

    工作量  AE=UCP*PF

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  • 数学建模常见的综合评价方法及预测方法

    万次阅读 多人点赞 2017-01-31 21:49:40
    综合评价方法 •简单加权法 1.  线性加权综合法 适用条件:各评价指标之间相互独立。  对不完全独立的情况,其结果将导致各指标间信息的重复,使评价结果不能客观地反映实际。 主要特点:  (1)各评价指标间...

    综合评价方法

    简单加权法

    1. 线性加权综合法

    适用条件:各评价指标之间相互独立。

       对不完全独立的情况,其结果将导致各指标间信息的重复,使评价结果不能客观地反映实际。

    主要特点:

      (1)各评价指标间作用得到线性补偿,有一俊遮百丑一见钟情的效果 ;

      (2)权重系数的对评价结果的影响明显;

      (3)对指标数据无量纲化没有特定要求。 


    2.  线性加权综合法 


    主要特点:

    1)突出了各指标值大小的一致性,即平衡评价指标值较小的指标影响的作用;

    2)权重系数大小的影响不是特别明显,而对指标值的大小差异相对较敏感;

    3)要求无量纲指标数据均大于等于1


    逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)




    层次分析法


    主成分分析法


    模糊综合评价法


    聚类分析法


    预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341

    1.插值与拟合方法:小样本内部预测;

    2.回归模型方法:大样本的内部预测;

    3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;

    4.时间序列方法:大样本的随机因素或周期特征的未来预测;

    5.神经网络方法:针对大样本的内部机理复杂的数据的未来预测.




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  • 几种常见的误差评估方法

    千次阅读 2015-06-14 10:09:07
    1.RMS:均方根误差2.RMSE:均方根误差它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常...
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  • 但如果我们关心的是“挑出的西瓜中多少比例是好瓜”,或者“所有好瓜中多少比例被挑出来了”,那么错误率显然就不够用了,这时我们需要引入新的评估指标,比如“查准率”和查全率更适合此类需求的性能度量。...
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  • 相似度的几种常见计算方法

    千次阅读 2020-07-15 15:30:58
    下面是几种常见的相似度计算方法。 1.杰卡德相似系数 Jaccard(杰卡德)相似性系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的样本间的相似度。 Jaccard(杰卡德)系数等于样本集交集的个数和样本集并集个数的比值。 ...
  • 中文分词常见方法

    千次阅读 2019-07-24 10:25:33
    很长一段时间内研究者都在对基于字符串匹配方法进行优化,比如最大长度设定、字符串存储和查找方式以及对于词表的组织结构,比如采用TRIE索引树、哈希索引等。 2、基于统计的机器学习算法 这类目前常用的是...
  • 效能评估理论、方法及应用-效能评估系统软件方法有哪些 效能评估软件系统是为解决效能评估问题新研发的一款软件,效能评估系统用于武器装备论证、研制、试验、使用等不同阶段的效能评估,效能评估系统为体系、体系...
  • 子集搜索,一般采用贪心算法:前向搜索,后向搜索,双向搜索 子集评价,一般采用信息增益方法 特征选择常用算法一般过程: 1、生成子集:搜素特征子集,为评价函数...常见的特征选择方法: 1、过滤式:过滤式...
  • 常见的分类方法

    千次阅读 2016-09-27 17:32:08
    主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和...
  • 电池管理系统BMS的常见测试方法

    千次阅读 2020-03-15 11:56:33
    三、BMS测试的必要性及测试方法 1、通过实物进行测试:将被管理的电池组实物与BMS对接进行测试。 2、预计仿真电池组进行仿真和验证 一、BMS是什么? BMS全称BATTERY MANAGEMENT SYSTEM,电池管理系统。BMS是电池...
  • 模型的几种常见融合方法

    千次阅读 2019-12-03 10:46:38
    但是怎样进行有效的融合,充分发挥各个算法的长处呢,这里总结一些常见的融合方法: 1) 线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同...
  • 文本生成任务常见评估指标

    千次阅读 2019-05-16 15:40:55
        在传统的文本生成任务中,对于模型生成的文本,往往很难评估他们的质量,一般会采用人工投票的形式,来比较生成的文本和真实的参考文本之间的优劣或接近程度,因此,其评估过程是非常昂贵和耗时的,并且该...
  • 模型评估方法

    千次阅读 2018-06-03 02:54:59
    有些自己热爱却因为被迫无奈而放弃的东西,慢慢记录吧。以后想起,我还会知道自己学过这些。《机器学习》周志华著的这本书是一个很好的学习资料...因此在这里简单描述一下模型的评估和选择。一:经验误差与过拟合 ...
  • 进入移动互联网时代,移动广告给广告主带来丰厚流量收益的同时,广告作弊相关灰色产业链的潜在威胁也给业界人士敲响了警钟:据世界广告主联合会(WFA)...一、常见的作弊行为 1、机器行为:IP重复刷量、换不同IP重...
  • 常用的评价数据库LIVE、CSIQ、TID2008/2013、MICT、IVC、A57、WIQ等,包含参考图像以及对应失真图像的主观评价分数。 LIVE:由德克萨斯大学的图像与视频工程实验室(Laboratory for Image and Video Engineering,...
  • 根据软件行业的实践,目前评价软件规模的方法主要分为两种:基于业务视角和基于开发视角。基于业务视角的方法是从用户角度出发,与软件开发技术无关,如:功能点、故事点、用例点、对象点等方法;基于开发视角的方法...
  • 物联网智能硬件设备常见攻击方法

    千次阅读 2017-09-03 19:33:46
    以太网接入型设备,一般分为网线或WiFi...常见攻击方法是设计一块在该频段的接收设备,监听无线空间的控制信号,只需要重发即可达到同样的控制效果 预防方法:小车钥匙用轮询码解决了该问题 End.
  • 视频质量评估方法

    千次阅读 2018-12-04 16:10:05
    视频主观质量评价需要选定一批非专家类型的受测者,让他们在一个受控的环境下连续观看一系列的测试序列,时长大约10-30分钟,然后采用各种统计方法让受测者对视频序列的质量进行评分,最后得到视频质量平均分(Mean ...
  • 几种常见的聚类评估指标

    千次阅读 2020-07-03 08:37:25
    在前面两篇文章中,笔者已经介绍了两种聚类算法,同时还通过sklearn完成相应的示例。但是,到目前为止笔者还没有...在聚类任务中,常见评价指标:准确率(Accuracy)、F值(F-score)、调整兰德系数(Adjusted Ran
  • 常见的几种排序方法

    千次阅读 2018-12-05 08:46:52
    这里是修真院前端小课堂,每篇分享文从 【背景介绍】【知识剖析】...【常见的几种排序方法】 1.背景介绍在计算机科学与数学中,一个排序算法(英语:Sorting algorithm)是一种能将一串资料依照特定排序方式进行排列...
  • 数据预处理 常见的几种方法

    万次阅读 2018-08-20 10:05:14
    在进行决策时,一般要进行属性值的规范化,主要如下三个作用:①属性值多种类型,上述三种属性放在同一个表中不便于直接从数值大小判断方案的优劣,因此需要对数据进行预处理,使得表中任一属性下性能约优的方案...

空空如也

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