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  • 一些简单的实验方案做出恰当的评价和修改.doc
  • 引言今天突然看到张恂先生的网站上这样的文字内容:评青润的《中国软件工程技术应用调查报告》…………………………我写这篇评论有这样几个目的: 一、真诚地表达我慧冬的感谢,把本站评为优秀空间; 青润的感谢...

    引言

    今天突然看到张恂先生的网站上这样的文字内容:

    评青润的《中国软件工程技术应用调查报告》

    <script src="/common/page_navigator.js" type="text/javascript"></script>
    …………………………
    我写这篇评论有这样几个目的:

    一、真诚地表达我对慧冬的感谢,把本站评为优秀空间;



    对青润的感谢是出于一种基本的礼貌,可是没有想到青润的回复令人错愕:

    对张先生新评论三个目的的回答

    第一、 我没有说您的是优秀空间,我只是认为您曾经的文字让我受益匪浅,至于是不是优秀空间,可能要让大众来评价。我只能说,我认为您的不少文字是很有价值也很有水平的。相信张先生不会因为这个说我如何如何吧,呵呵。

    ...

    难道百美群星、什么大大大版主,都是这幅样子的吗?

    是的,青润,我要问你:你连自己做过的事、写过的字都可以否认, 那么你的 Credibility 和 Integrity 在哪里?如果不懂这两个词,请查《金山词霸》。注意,这是两个大写的词。你已经是个大人了,说不定已经成家,而且还有了自己的孩子,学会做事之前要先学会做人,这么简单的道理不用我再教给你吧。这场技术辩论,还用比吗?不用比了。事实上,你已经输了,而且输得很惨。建议你把我的这段文字刻成光盘,以资教育你的后代子孙之用。

    关于青润对张恂的崇拜问题

    ……………………
    上面为引用内容,到这里我才发现,张恂先生很希望别人评价他是优秀的,而据怕别人说他的优秀有问题。

    对话

    我的blog上写的优秀个人空间看来出了些问题,我的本意是优秀的个人空间,而不是优秀个人的空间。难道说优秀的个人空间就代表空间里面的所有东西都是优秀的么?这个问题我觉得是不需要回答的。因为任何人都知道,一个空间里面的必然有好有坏,不可能全部都是优秀的,否则,那只能是堆砌,而不是真实个性的体现。
    当然,我不否认张恂先生本人的优秀,这一点至少到目前我是一直都承认的,但是,优秀不代表一个人不犯错误,或者一个人在所有的地方都优秀。另外,明天我是否还会承认你的优秀,就只能看你本人的能力和表现出来的水平了,否则,我只能承认你过去的优秀,而不是目前的优秀。
    比如说,我的前任老板,那是个国际知名学者,人脸识别领域的造诣很深厚,我到现在都佩服他做学问的本事和经历,但是,我不佩服他其他的,我也不会说他不优秀,虽然我已经从他那里离开快一年了,当别人让我评价他的时候,我仍然会说:他的技术的确很好,在国内乃至国际上都少有对手的。但是,他的错误也不少。
    我相信我这样的评价才是客观的。
    张恂先生一张嘴就说别人崇拜你,这一点似乎违背了中国传统习惯里的谦虚与戒骄戒躁的要求,似乎偏离了很多中国传统文人应该有的优良品德。
    我说的崇拜,如果没有记错,应该是200年您的那一篇文章,的确,到现在我都很佩服您的那一篇文章,但是,除了那一篇文章以外,您让我佩服的地方的确没有了,这能算得上崇拜么?要知道人对一个人的崇拜都是有时间性的,不可能一篇文章就让别人崇拜一辈子,一个真正优秀的人应该能够始终做出优秀的事情或者写出优秀的文字来让别人崇拜或者佩服,而不是把别人的崇拜和佩服写到自己的网站上让全天下的人来看,以此获得全天下人的崇拜和佩服。
    而且,随着个人阅历的提升和知识经验的积累,一个人对另外一个人或者事物的看法是会发生变化的,如果要想这种变化不走向另外一个反面,那么,对于一个技术人员来说,要做的不是强调过去,不是强调已经发生的历史,而是应该面向未来,通过项目的开发和经验的积累来提高自己,使得自己进入更高的层次或者领域。
    与其纠缠于别人是否崇拜你这几个字,是不是有点吹毛求疵,或者大失风度呀?

    相关文字连接

    [软件工程]关于调查报告的响应和看到张恂先生的批评: http://blog.csdn.net/qingrun/archive/2007/04/07/1555182.aspx
    [软件工程]关于调查报告问题的第二次响应张恂之文:http://blog.csdn.net/qingrun/archive/2007/04/11/1559853.aspx
    [全程建模]响应张恂之《青润,你的胡扯还不够吗?》第三篇:http://blog.csdn.net/qingrun/archive/2007/04/12/1562210.aspx
    [全程建模]响应张恂之《青润的《中国软件工程应用技术调查报告》》第四篇——迭代与交付周期:http://blog.csdn.net/qingrun/archive/2007/05/14/1607628.aspx
     
    btw:
    张恂先生不用取图片来作证,可以放心,至少一两年内,我不会把你的网站链接取消掉的,这都是因为2002年您的那篇文章。
    我的文字大部分都是随手而成,不会刻意做修改或者过两天看看再做发布。因此我承认有些时候我的文字中会出现错误或者偏差,这一点,相信大家都能理解。
     
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  • “拒绝捐肾”应去道德化评价

    千次阅读 2018-01-05 11:00:06
    “拒绝捐肾”应去道德化评价 儿子身患重病,母亲真的见死不救吗?家住巴南区化龙路松竹园的杨女士说,不让母亲进家门、 “诅咒”母亲,为了让母亲捐肾,儿子儿媳做得太过。据媒体报道,河南商丘男子裴才...

    对“拒绝捐肾”应去道德化评价

      儿子身患重病,母亲真的见死不救吗?家住巴南区化龙路松竹园的杨女士说,不让母亲进家门、 “诅咒”母亲,为了让母亲捐肾,儿子儿媳做得太过。据媒体报道,河南商丘男子裴才患尿毒症,最好的治疗是换肾。他提出让母亲捐肾,母亲检查后配型成功但是拒绝捐肾。她称,根本没想过能配型成功,儿子的命是命,自己的命也是命,宁可留个好身体,打工给他做透析,也不愿冒风险捐肾。

      当我们看到这则新闻的时候,第一反应注定就是不理解。一方面,缘何母亲就是不愿意给孩子捐肾呢?既然作为母子关系,应该有这样的一种奉献精神,这才算得上是一种正常的关系;另外一方面,在母子关系上,是不是母亲天然就需要奉献,就不能够有自己的思想呢?具体到捐肾这样的重大问题上,自由裁量权应该在于母亲这里,还是应该接受公众的声讨呢?笔者以为,当太多的道德枷锁捆绑在“拒绝捐肾”这样的事件上的时候,我们的评论已经早就偏离了客观和理性的方式,已经向着没有理性的道路上不断迈进。有鉴于此,我们就可以说,对于“拒绝捐肾”这样的事件,我们需要更多“去道德化”评价,而不是陷入一种谴责的境地中。

      捐肾与否,在于家庭之中,这原本就是一件很普通的家务事。正如有人讲出的那样,清官难断家务事。即使清官,也不能够将自己的家务事处理清清爽爽,何况我们这些局外人呢?所以,对于母亲和儿子之间的关系,尤其是母亲到底捐肾与否,这样的选择权完全在母亲这里,这更是一种体现生命至上的自由选择权利。正如母亲说的那样:“儿子的命是命,自己的命也是命”。捐肾,自然是伟大的,但是不捐肾也并没有贬低母亲的伟大。因为母亲给予我们生命,这已经算得上世间最为伟大的事情,我们哪里还有再多的请求让母亲再次无私奉献和付出呢?所以,对于拒绝捐肾,我们需要给这位母亲太多的尊重,不要让母亲陷入到一种道德谴责的境地之中。

      另外,生命面前人人平等,谁也没有理由去强制要求别人付出,及时母子之间也是如此。因为,毕竟奉献在很多时候,也就是一种风险。对于捐肾这件事来说,尽管说没有风险,但是说也不能够确保万无一失。母亲的选择,我们需要尊重,儿子的痛苦,我们也需要明白。对于生命来说,原本就是两个平等的个体,在这样的平等基础上,我们似乎应该能够明确这样的基本价值,那就是,如果只是一味批评道德低下的话,不仅不能够利于问题的解决,更是能够带来更多的社会思考。拒绝捐肾,这原本就是一种自由,而不是一种被放置在道德烤箱上的物品。

      既然如此,我们对拒绝捐肾这样的事情,就应该有“去道德化”的评价,不能够赋予太多道德谴责。而是应该让我们明白,即使母亲不愿意捐肾,她依旧是伟大的。我们需要做出的,就在于这样的制度改变,即能够从更多的社会保障制度上进行努力,让捐肾与否能够成为人们的一种道德提升的认识,也能够增强人们对于捐肾与否的看法。更为重要的是,我们需要让更多的有病痛的人,能够在社会更为广阔的范围内获得新生,懂得寻找制度救济,而不是局限于家庭之内的道德谴责上。


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  • 模型评价指标AUC的理解

    千次阅读 2019-09-14 16:56:34
    而TPR和FPR分别从正例,负例的角度上去衡量了模型的分类能力(具有跟精准率和召回率一样的能在样本极端不平衡的情况下进行有效的衡量优势),因此在样本极端不平衡的情况下,AUC依然能够做出合理的评价. :-) AUC的...

    AUC是一种衡量机器学习模型分类性能的重要且非常常用的指标,其只能用于二分类的情况.
    AUC的本质含义反映的是对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性 大于 将负例预测为正例的可能性的 概率( :-) 没办法这句话就是这么绕, rap~).

    AUC作为数值,那么到底是怎么来的?怎么理解它的意义?

    在真正接触AUC之前,还需要了解两个概念, 分别是混淆矩阵(confusion matrix) 和 ROC曲线.


    混淆矩阵:

    混淆矩阵.png
    可以看出混淆矩阵由四个值构成:

    • TP : 真实类别为1,且预测结果为1的样本个数,预测正确.
    • FP : 真实类别为0,且预测结果为1的样本个数,预测错误.
    • FN : 真实类别为1,且预测结果为0的样本个数,预测错误.
    • TN : 真实类别为0,且预测结果为0的样本个数,预测正确.

    由混淆矩阵可以计算得到ROC曲线的关键参数:TPR(真正例率) 和 FPR(假正例率).
    (1) T P R = T P ( T P + F N ) = T P P TPR = \frac{TP} {(TP + FN)} = \frac{TP}{P} \tag{1} TPR=(TP+FN)TP=PTP(1)

    • 对TPR最通俗易懂的理解即将正例预测为正例的比例

    (2) F P R = F P ( F P + T N ) = F P N FPR = \frac{FP} {(FP + TN)} = \frac{FP}{N} \tag{2} FPR=(FP+TN)FP=NFP(2)

    • 对FPR最通俗易懂的理解即将负例预测为正例的比例(注意: TPR和FPR分子上表示的都是模型将样本预测为正例的情况,不过一个是预测正确一个是预测错误)

    理解到这个程度就可以接触ROC曲线了
    ROC curve

    可以从图上面看出,FPR和TPR分别是ROC曲线的横坐标和纵坐标.对于ROC曲线有四个点需要单独拎出来理解,这对理解AUC也是很有帮助的.它们分别是:

    • [0, 0] : FPR,TPR均为0.根据式(1)(2)可以得到即TP=FP=0,其含义为模型将所有样本均预测为负例.
    • [0, 1] : FPR=0,TPR=1. 根据式(1)(2)可以得到即FP=FN=0,其含义为模型做出了没有任何错误的完美预测(由此可以看出ROC曲线越是向上凸(贴近上边界),曲线上的点的纵坐标(TPR)越是大,代表模型的性能越好).
    • [1, 0] : FPR =1,TPR=0.根据式(1)(2)可以得到即TP=TN=0,其含义为模型做出的预测全部错误(由此可以看出,ROC曲线越是贴近下边界(下凹),那么模型的性能越是差).
    • [1, 1] : FPR =1,TPR=1.根据式(1)(2)可以得到即TN=FN=0,其意义为模型将所有样本均预测为正例.

    此外,对于图ROC curve中的三根曲线的理解:

    • 黑线: 几何含义即ROC图的对角线, 数值含义即TPR = FPR,物理含义即对于任意抽取的样本,模型将其中正例预测为正例的概率和将负例预测为正例的概率是相等的.这也就意味着和随机分类的性能一样.
    • 红蓝色线: 通常来讲, 我们的机器学习模型要优于随机分类器,因此我们经常看到的曲线往往都是像蓝色线和红色线一样的ROC曲线.它们相比黑线是有明显上凸的,同样的横坐标(FPR)下,红蓝线纵坐标(TPR)是大于黑线的,即代表模型将正例预测为正例的概率要大于将负例预测为正例的概率.同理可以看出蓝线模型由于红线模型.

    如果要将上述的标准进行定量评估,就延伸得到了AUC, AUC即ROC曲线下方与坐标轴围成的面积大小

    AUC(Area under the ROC curve)

    AUC更直观地反应了ROC曲线向我们表达的模型分类能力.其数值大小(越大越好)代表了模型的性能优劣.说到这里,自然也就能够明白开篇关于AUC物理意义的阐述了,重申一遍即:AUC的本质含义反映的是对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性 大于 将负例预测为正例的可能性的 概率(例如: 当AUC = 0.5, ROC曲线为黑线时, 模型将一对正负例样本中的正样本预测为正例的概率为0.5,将负样本预测为正例的概率也为0.5,等效于随机分类预测).

    • AUC = 1,代表完美分类器
    • 0.5 < AUC < 1,优于随机分类器
    • 0 < AUC < 0.5,差于随机分类器

    如何绘制ROC曲线?
    绘制曲线,必不可少的就是拿到曲线上的点,也就是需要get到每个点的TPR和FPR数值.
    这里借用在知乎上看到的例子啦:

    Case_1:
    对于像SVM这样的硬分类器,分类得到的结果都是已经标记完成的二分类数值(0/1).就长下面这个样子:

    由此很容易得到混淆矩阵Confusion Matrix:

    Confusion Matrix
    imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
    已经拿到TP/FP/TN/FN,那么可以计算出TPR = 3/4, FPR = 2/4.从而可以绘制得到ROC曲线:

    ROC_1

    Case_2:
    对于逻辑回归LR, 还有常用的xgb, lgb而言,分类的预测结果都是一个分类概率值.比如长这个样子:

    这种情况,看起来就一脸懵逼,因为完全没有预测好的标签. 这个时候就需要我们先将预测结果进行排序,逐步调整分类的阈值, 依次将样本划为正例,然后计算TPR和FPR的数值进行绘图.

    步骤:
    threshold = 0.9, 即只有第一个样本被划分为正例,此时TPR = 1/4, FPR = 0.
    threshold = 0.8, 此时TPR = 2/4, FPR = 0.
    threshold = 0.7, 此时TPR = 2/4, FPR = 1/4.

    threshold = 0.1, 此时TPR = 1, FPR = 1.
    最后绘图即可.

    说了这么多, 最后强调一下AUC作为评价指标的优势:

    由于AUC是与TPR核FPR密切相关的,而TPR和FPR分别从正例,负例的角度上去衡量了模型的分类能力(具有跟精准率和召回率一样的能在样本极端不平衡的情况下进行有效的衡量优势),因此在样本极端不平衡的情况下,AUC依然能够做出合理的评价. :-)
    All
    AUC的计算方式:

    1. 最为直观的方式当然是绘制出ROC曲线,然后计算出曲线下包绕的面积,面积值即AUC.
      2.直接计算:假设总共有(m+n)个样本,其中正样本m个,负样本n个,总共有mn个样本对,计数,正样本预测为正样本的概率值大于负样本预测为正样本的概率值记为1,累加计数,然后除以(mn)就是AUC的值
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  • 模糊综合评价在matlab上的实现

    万次阅读 多人点赞 2018-12-27 11:57:06
    该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种...

    原理

           模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清,不易定量的因素定量化,进行综合评价。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决,其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定,而是以一个模糊集合来表示。

           模糊综合评价中通常分有目标层和指标层,通过指标层与评价集之间的模糊关系矩阵(即隶属度矩阵)可以得到目标层对于评价集的隶属度向量,从而得到目标层的综合评价结果。

           隶属度与隶属度矩阵是模糊综合评价的关键性概念。

    计算步骤

    1、确定评价对象的因素集

           设U={u1,u2,...,um}为刻画被评价对象的m种评价因素(评价指标),其中:m是评价因素的个数,由具体的指标体系所决定。

    2、确定评价对象的评语集

           设V={v1,v2,...,vn},是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果组成的评语等级的集合,一般划分为3-5个等级。

    3、确定评价因素的权重向量

           设A=(a1,a2,...,am)为权重分配模糊矢量,其中ai表示第i个因素的权重,要求a1+a2+...+am=1,A反映了各因素的重要程度。

            在进行模糊综合评价时,权重对最终的评价结果会产生很大的影响,不同的权重有时会得到完全不同的结论。现在通常是凭经验给出权重,但带有主观性。确定权重的方法有:(1)专家估计法;(2)加权平均法:当专家人数不足30人时,可用此法,首先多位专家各自独立地给出各因素权重,然后取各因素权重的平均值作为其权重;(3)频率分布确定权数法;(4)模糊协调决策法:贴近度与择近原则;(5)层次分析法。

    4、进行单因素模糊评价,确立模糊关系矩阵R

           

    5、综合评价

           

    6、对模糊综合评价结果进行定量分析

           模糊综合评价的结果是被评价对象对各等级模糊子集的隶属度,它一般是一个模糊矢量,而不是一个值,因而他能提供的信息比其它方法更丰富。对多个评价对象比较并排序,就需要进一步处理,即计算每个评价对象的综合分值,按大小排序,按序则优,将综合评价结果B转换为综合分值,于是可依其大小进行排序,从而挑选出最优者。

    案例

    1、模糊综合评判在人事考核中的应用

           以某单位对员工的年终综合评定为例。

          (1)取因素集U={政治表现u1,工作能力u2,工作态度u3,工作成绩u4}

          (2)取评语集V={优秀v1,良好v2,一般v3,较差v4,差v5}

          (3)确定各因素权重:A=[0.25,0.2,0.25,0.3]

          (4)确定模糊综合判断矩阵:

                  u1由群众评议打分来确定:R1=[0.1,0.5,0.4,0,0]

                  u2、u3由部门领导打分来确定:R2=[0.2,0.5,0.2,0.1,0],R3=[0.2,0.5,0.3,0,0]

                  u4由单位考核组成员打分来确定:R4=[0.2,0.6,0.2,0,0]

          (5)模糊综合评判,进行矩阵合成运算

                  R=[R1;R2;R3;R4]

                  B=A·R=[0.175,0.53,0.275,0.02,0]

           (6)综合分数转换

                  S=B×P=[0.175,0.53,0.275,0.02,0]×[5,4,3,2,1]T=3.86

             根据最大隶属度可知:评判结果为良好,综合分数为3.86

    2、多层次糊综合评判在人事考核中的应用

          (1)先对各个子因素进行三级模糊综合评判

                  B1=A1·R1

                  B2=A2·R2

                  B3=A3·R3

                  B4=A4·R4

          (2)然后再二级模糊综合评判

                  R=[B1;B2;B3;B4]

                  B=A·R

           (3)最后进行一级模糊综合评判

                  S=B×P

    优缺点

    (一)模糊综合评价法的优点:

           模糊评价通过精确的数字手段处理模糊的评价对象,能对蕴藏信息呈现模糊性的资料作出比较科学、合理、贴近实际的量化评价;评价结果是一个矢量,而不是一个点值,包含的信息比较丰富,既可以比较准确的刻画被评价对象,又可以进一步加工,得到参考信息。

    (二)模糊综合评价法的缺点:

           1、计算复杂,对指标权重矢量的确定主观性较强;

           2、当指标集U较大,即指标集个数凡较大时,在权矢量和为1的条件约束下,相对隶属度权系数往往偏小,权矢量与模糊矩阵R不匹配,结果会出现超模糊现象,分辨率很差,无法区分谁的隶属度更高,甚至造成评判失败,此时可用分层模糊评估法加以改进。

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    千次阅读 2012-04-14 11:05:30
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  • 评价函数

    千次阅读 2016-10-18 17:26:21
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空空如也

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对自己做出评价