精华内容
下载资源
问答
  • 聚类性能度量指标

    千次阅读 2019-05-06 20:52:30
    a为在参考模型中属于同一个类且在聚类结果中属于同一个簇样本对的数量。 b为在参考模型中属于同一个类且在聚类结果中不在同一个簇样本对的数量。 c为在参考模型中不在同一个类且在聚类结果中属于同一个簇样本...

    1.外部指标

    将聚类结果与某个“参考模型”进行比较称为外部指标。“参考模型”通常是值有专家经验推出的的模型,或者数据本身有标签。
    

    将样本两两配对,然后确定4个值:
    a为在参考模型中属于同一个类且在聚类结果中属于同一个簇的样本对的数量。
    b为在参考模型中属于同一个类且在聚类结果中不在同一个簇的样本对的数量。
    c为在参考模型中不在同一个类且在聚类结果中属于同一个簇的样本对的数量。
    d为在参考模型中不在同一个类且在聚类结果中不在同一个簇的样本对的数量。

    1.1 Jaccard系数(JC)

    JC=aa+b+cJC=\frac a{a+b+c}

    1.2 FM指数(FMI)

    FMI=aa+b×aa+cFMI=\sqrt{\frac a{a+b}\times\frac a{a+c}}

    1.3Rand指数(RI)

    RI=2(a+d)m(m1)RI=\frac{2\left(a+d\right)}{m\left(m-1\right)}
    m为样本总数量

    2.内部指标

    直接考察聚类的结果,不利用任何参考模型称为内部指标
    

    我们先记住4个距离:
    avg( C )为簇内样本平均距离
    diam( C )为簇内样本最大距离
    dmin(Ci,Cj)为簇Ci,Cj之间样本的最小距离
    dcen(Ci,Cj)两个簇Ci,Cj样本中心点之间的距离

    2.1 DB指数(DBI)

    DBI=1kj=1kmaxij(avg(Ci)+avg(Cj)dcen(Ci,Cj))DBI=\frac1k\sum_{j=1}^k max_{i \neq j}(\frac{avg(C_i)+avg(C_j)}{d_{cen}(C_i,C_j)})
    k为聚好类后簇的个数DBI越小越好

    2.2Dunn指数(DI)

    DI=min1ik{minijdmin(Ci,Cj)max1lkdiam(Cl)}DI=min_{1\leq i \leq k}\{min_{i \neq j} \frac{d_{min}(C_i,C_j)}{max_{1\leq l \leq k}diam(C_l)} \}
    DI越大越好

    展开全文
  • 该需求统计具有真实性,是衡量网站流量重要指标 uv:可以理解为访问某网站电脑的数量 网站判断来访电脑身份是通过来访电脑cookies实现,往往是按天来统计 如果更换了ip后但不清除co...

    美图欣赏:
    在这里插入图片描述
    一.新鲜一感

    你本来是有机会的,但是你输了,你不能总是活在过去

    二.pv , uv 的概念

    pv、uv属于统计网站的访问量
    pv:用用户请求的ip地址来计算用户访问的网站的页面的次数
    该需求的统计具有真实性,是衡量网站流量的重要指标
    uv:可以理解为访问某网站的电脑的数量
    网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的cookies实现的,往往是按天来统计
    如果更换了ip后但不清除cookies,再访问相同的网站,该网站的统计的uv数是不变的

    pv、uv一般是用作网站流量的趋势分析、数据对比分析、数据细分分析这三个维度 对比分析,就是给孤立的数据一个合理的参考系
    GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额 环比:某年的1月的销量和该年的2月的销量的比较
    同比:某年的1月的销量和前年的1月的销量的比较 定基比:以一个时间范围作为基点,其他时间范围的数量和基点进行比较

    三.代码

    数据样例:
    在这里插入图片描述

    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
    
    object WangZhanTJ {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]")
        val sc = new SparkContext(conf)
        //setLogLevel 通过 SparkContext 指定日志级别 例: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, WARN
        //1.这里设置的Error,不然打印太多日志了
        sc.setLogLevel("ERROR")
    
        //2.拿到数据源
        val lines = sc.textFile("D:\\scala学习笔记\\day08\\access.log")
    
        //3.按空格切分,并且拿到的是第一个元素(也就是 127.0.0.1)
        val ip = lines.map(_.split(" ")(0))
    
        //4.ip个数进行总的统计,就是pv
        val pv: Long = ip.count()
    
        //5.将ip进行去重,就得到了uv
        val uv: RDD[String] = ip.distinct()
    
        //6.打印出pv的结果
        println(pv.toString)
    
        //7.打印出uv的结果
        println(uv.collect.toBuffer)
    
      }
    }
    
    

    结果:

    20/03/16 23:30:06 INFO NettyBlockTransferService: Server created on 192.168.2.1:62238
    20/03/16 23:30:06 INFO BlockManager: Using org.apache.spark.storage.RandomBlockReplicationPolicy for block replication policy
    20/03/16 23:30:06 INFO BlockManagerMaster: Registering BlockManager BlockManagerId(driver, 192.168.2.1, 62238, None)
    20/03/16 23:30:06 INFO BlockManagerMasterEndpoint: Registering block manager 192.168.2.1:62238 with 1989.6 MB RAM, BlockManagerId(driver, 192.168.2.1, 62238, None)
    20/03/16 23:30:06 INFO BlockManagerMaster: Registered BlockManager BlockManagerId(driver, 192.168.2.1, 62238, None)
    20/03/16 23:30:06 INFO BlockManager: Initialized BlockManager: BlockManagerId(driver, 192.168.2.1, 62238, None)
    81
    ArrayBuffer(192.168.170.113, 192.168.170.115, 192.168.170.111, 127.0.0.1, 192.168.170.114, 192.168.170.112, 192.168.170.116)
    
    Process finished with exit code 0
    
                          ————保持饥饿,保持学习
                                Jackson_MVP
    
    展开全文
  • 【导读】在机器学习研究或项目中使用分类精度、均方误差这些方法衡量模型性能。当然,在进行实验时候,一种或两种衡量指标并不能说明一个模型好坏,因此我们需要了解常用...只有当属于每个类样本数量相等时...

    【导读】在机器学习研究或项目中使用分类精度、均方误差这些方法衡量模型的性能。当然,在进行实验的时候,一种或两种衡量指标并不能说明一个模型的好坏,因此我们需要了解常用的几种机器学习算法衡量指标。    本文整理介绍了7种最常用的机器学习算法衡量指标:分类精度、对数损失、混淆矩阵、曲线下面积、F1分数、平均绝对误差、均方误差。相信阅读之后你能对这些指标有系统的理解。

     

    1.分类精度

    当我们使用“准确性”这个术语时,指的就是分类精度。它是正确预测数与样本总数的比值。

    只有当属于每个类的样本数量相等时,它才有效

     

    例如,假设在我们的训练集中有98%的A类样本和2%的B类样本。然后,我们的模型可以通过简单预测每个训练样本都属于A类而轻松获得98%的训练准确性。

     

    当在60%A级样品和40%B级样品的测试集上采用相同的模型时,测试精度将下降到60%。分类准确度很重要,但是它有时会带给我们一种错觉,使我们认为模型已经很好。

     

    真正的问题出现在,当少量样本类被误分类造成很大的损失的情况下。如果我们处理一种罕见但致命的疾病,那么真正的患者未被诊断出疾病的造成的损失远高于健康人未被诊断出疾病。

    2.对数损失

    对数损失,通过惩罚错误的分类来工作,它适用于多类分类。在处理对数损失时,分类器必须为所有样本分配属于每个类的概率。假设,有N个样本属于M类,那么对数损失的计算如下:

     

    其中,yij 表示样本i是否属于类别 j,Pij表示样本i属于类j的概率

    对数损失的值没有上限,它取值于[0,∞)范围内。对数损失接近0表示其有高的准确性,而如果对数损失远离0则表明准确度较低。

    一般来说,最大限度地减少对数损失可以提高分类精度。(在模型训练时,经常最小化对数损失)

     

    3.混淆矩阵

     

    混淆矩阵顾名思义,通过一个矩阵描述了模型的完整性能。

    假设我们有一个二元分类问题。我们有一些样本,它们只属于两个类别:是或否。另外,我们有自己的分类器,它用来预测给定输入样本的类。我们在样品上测试了我们的模型,得到了如下结果:

    有四个重要的术语:

    真阳(True Positives,TP): 模型预测“是”并且实际产出也是“是” 的情况

    真阴(True Negatives,TN):模型预测“否”并且实际产出也是“是”的情况

    假阳(False Positives,FP):模型预测“是”并且实际产出也是“否”的情况

    假阴(False Negatives,FN): 模型预测“否”并且实际产出也是“否”的情况

     

    精确率(precision)

     

    召回率(recall):

     

    F1: F1分数用于衡量测试的准确性。

     

    F1分数是精确度和召回率之间的调和平均值(Harmonic Mean)。 F1分数的范围是[0,1]。 它会告诉您分类器的精确程度(正确分类的实例数),以及它的稳健程度(它不会错过大量实例)。

     

    高精度和低召回率,会带来高的精度,但也会错过了很多很难分类的实例。 F1得分越高,我们模型的表现越好。 在数学上,它可以表示为:

    可以看出,混淆矩阵是其他度量类型的基础。

    4.ROC曲线(ROC curve)

    用于度量分类中的非均衡性的工具是ROC曲线,ROC代表接收者操作特征(receiver operating characteristic),它最早在二战期间由电气工程师构建雷达系统时使用过。

     

    一般来说,如果ROC是光滑的,那么基本可以判断没有太大的overfitting(比如图中0.2到0.4可能就有问题,但是样本太少了),这个时候调模型可以只看AUC,面积越大一般认为模型越好。

     

    True Positive Rate (真阳性率):它被定义为TP /(FN + TP)。 对于所有正数据点,它对应于正数据点被正确认为是正的比例。

    False Positive Rate (假阳性率) :它被定为FP /(FP + TN)。即对应于所有负数据点,负数据点被错误地认为是正的比例。

    如图ROC曲线给出了两条线,一条虚线和一条实线。图中横轴是假阳率(FPR),纵轴是真阳率(TPR).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情况。左下角的点所对应的是将所有样例判为反例的情况,而右上角的点对应的则是将所有样例判为正例的情况。虚线给出的是随机猜测的结果曲线

    理想情况下,最佳分类器应该尽可能地处于左上角,这就意味着分类器在假阳率很低的同时获得了很高真阳率 

    5.曲线下的面积(Area Under Curve,AUC)

    对不同的ROC曲线进行比较的一个指标是曲线下的面积(Area Under Curve,AUC),曲线下面积(AUC)是评估中使用最广泛的指标之一。 它用于二分类问题。分类器的AUC等价于分类器随机选择正样本高于随机选择负样本的概率。 在定义AUC之前,让我们理解两个基本术语:

    AUC(Area Under Curve)的值为ROC曲线下面的面积,若如上所述模型十分准确,则AUC为1。

    但现实生活中尤其是工业界不会有如此完美的模型,一般AUC均在0.5到1之间,AUC越高,模型的区分能力越好

    若AUC=0.5,即与上图中蓝曲线重合,表示模型的区分能力与随机猜测没有差别。若AUC真的小于0.5,请检查一下是不是好坏标签标反了,或者是模型真的很差。

    6.平均绝对误差

    平均绝对误差是原始值与预测值之差的平均值。 它衡量预测与实际输出还差多远。 但是,它们并没有给我们提供任何关于错误方向的信息,即不能给出我们的模型到底是低于预测数据还是高于预测数据。 在数学上,它表示为:

    7.均方误差(MSE)

    均方误差(MSE)与平均绝对误差非常相似,唯一的区别是MSE取原始值与预测值之差的平方的平均值。 MSE的优点是计算梯度更容易,而平均绝对误差需要复杂的线性编程工具来计算梯度。 由于我们采用误差的平方,更大的误差的影响变得更明显,因此模型现在可以更多地关注更大的误差。

     

    展开全文
  • 假设每组数据含有6个指标(称之为A,B,C,D,E,F,G), 如果数据A范围是10^5-10^7, F范围是0.1-0.5, 如果用这些数据来训练,很容易导致网络权重也同样的数量差别,结果是你网络会非常“敏感”(可以想象...
  • 假设每组数据含有6个指标(称之为A,B,C,D,E,F,G), 如果数据A范围是10^5-10^7, F范围是0.1-0.5, 如果用这些数据来训练,很容易导致网络权重也同样的数量差别,结果是你网络会非常“敏感”(可以想象...
  • 假设每组数据含有6个指标(称之为A,B,C,D,E,F,G), 如果数据A范围是10^5-10^7, F范围是0.1-0.5, 如果用这些数据来训练,很容易导致网络权重也同样的数量差别,结果是你网络会非常“敏感”(可以想象...
  • 假设每组数据含有6个指标(称之为A,B,C,D,E,F,G), 如果数据A范围是10^5-10^7, F范围是0.1-0.5, 如果用这些数据来训练,很容易导致网络权重也同样的数量差别,结果是你网络会非常“敏感”(可以想象...
  • 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比...

    常用的数据分析方法有5种。

    常用的5种数据分析方法有哪些?

    1.对比分析法
    常用的5种数据分析方法有哪些?

    对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

    横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比,不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

    纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化,例如,环比、同比和定基比,也就是本月销售额与上月销售额的对比,本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比,本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。

    利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

    2.分组分析法
    分组分析法是指根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

    3.预测分析法
    预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。

    4.漏斗分析法
    漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡,最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。

    5.AB测试分析法
    AB 测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。

    除此之外,要想做好数据分析,读者还需掌握一定的数学基础,例如,基本统计量的概念(均值、方差、众数、中位数等),分散性和变异性的度量指标(极差、四分位数、四分位距、百分位数等),数据分布(几何分布、二项分布等),以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容,通过相关指标和概念的应用,让数据分析结果更具专业性。

    本文摘自《机器学习测试入门与实践》

    常用的5种数据分析方法有哪些?

    本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设,分为5部分,共15章。第一部分(第1~4章)涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识;第二部分(第5~7章)介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践;第三部分(第8~10章)讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试;第四部分(第11~13章)介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程;第五部分(第14章和第15章)探讨了AI(Artificial Intelligence)在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。

    本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的,了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书,可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识;算法工程师通过阅读本书,可以学习模型评测的方法和拓宽模型工程实践的思路;技术专家和技术管理者通过阅读本书,可以了解机器学习质量保障与工程效能的建设方案。

    展开全文
  • 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比...
  • 这可能是一个综合图景,因为市政当局属于不同类别,并且具有不同类型工作要求。 但是,在大城市,100 Mbps宽带带宽对工资积极影响。 由于大城市大多是创新中心和工作孵化器,因此结果表明,更好,更可靠...
  • 在之前的好文章里面,小编推荐了RSI,MACD和KDJ等指标。...同时,该文章也介绍了CCI指标的常用判断规则,例如“+100以上为超买区”,“—100以下为超卖区”等等。对CCI指标感兴趣的读者,可以好好研究该文章。
  • 在分析量化交易模型中,经常会遇到一类问题就是:在万和其他平台上能获取各种各样基本面指标,情绪指标,各种指标,我们当然可以用单因子分析方法流程来处理,但是还是一个问题是掩饰不住,就是指标很多...
  • 注册申请企业邮箱时,价格也是一个非常重要参考指标,而价格主要是根据要开通用户数量决定。小编为大家整理了一些常用企业邮箱基础价格,给大家做个参考 小编悄悄透露,企业邮箱是可以申请赠送和优惠哟,...
  • 用1 0 1 3份云南地方稻种9个品质性状进行蒸煮食味品质分析表明:(1 )籼稻直链淀粉含量呈不连续变异,但软米直链淀粉含量均与粘稻呈连续变异,软米特性属于数量性状。(2 )籼型软米优质基因表达与生态环境息息相关。...
  • 软件测试度量

    2021-02-21 19:44:55
    软件测试度量,Bug数量是重要的指标,但是不能简单用Bug数目来衡量,因为优秀软件本身Bug数目就很少,这不是软件测试人员失败,有些质量很差软件Bug极多,也不能简单证明测试人员成功。 套用...
  • 在这项研究中,我们使用23种各种指标根据以下三个不同类别对所有非洲国家进行分类:[A]根据所选指标表现良好非洲国家; [B]需要获得A类地位支持非洲国家; [C]非洲国家在考虑标准方面排名最低,需要特别支持...
  • 如何测试搜索引擎索引量大小

    千次阅读 2011-04-02 13:52:00
    背景知识:  搜索引擎的质量指标一般包括相关性(Relevance)、时效性(Freshness)、全面性(Comprehensiveness)和可用(Usability)等四个方面,今天我们要谈的索引量就属于完整性指标的范畴。...
  • 预防服务获得是一个基于四个变量综合指标(筛查,避孕套推广,性传播感染管理,信息,教育和交流(IEC)和行为改变交流(CBC))。 使用SPSS.21软件进行分析。 使用PearsonChi2和FisherF检验以及通过逻辑...
  • 1.降维算法中”降维“,指是降低特征矩阵中特征的数量。 2.降维目的是为了让算法运算更快,效果更好,但其实还有另一种需求:数据可视化。 3.特征工程中三种方式:特征提取,特征创造和特征选择。降维算法...
  • 工业界目标是通过使用最佳方法在适当时间制造所需数量的产品,但仍一些工作要做。在基于高响应度制造系统中需要改进。 为了响应,机器充当独立模块,其中一个组件停止/故障不会迫使整个机器及其生产停止...

空空如也

空空如也

1 2 3 4
收藏数 80
精华内容 32
关键字:

属于数量指标的有