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  • overall accuracy 总体精度的计算

    万次阅读 2018-03-05 21:54:48
    总体精度是在分类问题上常用的指标,通常都是使用基于sk-learn的api来计算模型最终在测试数据集上的总体精度,总体精度(OA)与平均精度(AA)不同,总体精度是模型在所有测试集上预测正确的与总体数量之间的比值,...

    总体精度是在分类问题上常用的指标,通常都是使用基于sk-learn的api来计算模型最终在测试数据集上的总体精度,总体精度(OA)与平均精度(AA)不同,总体精度是模型在所有测试集上预测正确的与总体数量之间的比值,平均精度是每一类预测正确的与每一类总体数量之间的比值,最终再取每一类的精度的平均值。


    normalize = False,这个参数表示返回正确的个数

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  • '商品数量不能小于0' ); } getTotalPrice (); }) function getTotalPrice () { $ ( "#tab tr " ). each ( function () { var s = parseInt ( $ ( this ). find ( ' input [class*=itxt]' ...
    $(".increment").click(function () {
        var t   =   $(this).parent().find('input[class*=itxt]');
        t.val(parseInt(t.val())+1);
        getTotalPrice();
    })
    $(".decrement").click(function () {
        var t   =   $(this).parent().find('input[class*=itxt]');
        t.val(parseInt(t.val())-1);
        if(parseInt(t.val())<=0){
            t.val(1);
        }
        getTotalPrice();
    })
    $(".itxt").blur(function () {
        var t   =   $(this).val();
        if(t<1){
            alert('商品数量不能小于0');
        }
        getTotalPrice();
    
    })


    function getTotalPrice() {
        $("#tab tr").each(function () {
            var s   =   parseInt($(this).find('input[class*=itxt]').val())*parseFloat($(this).find('span[class*=one_price]').text());
            $(this).find('span[class*=total_price]').html(s);
        })
    }
    限制输入非数字的字符
    
    οninput="this.value=this.value.replace(/\D/g,'')"

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  • 进行数据挖掘的时候,在读取数据后,通常要对所分析建模的数据有一个总体了解。因此需要对数据进行缺失值统计、查看数据分布、查看数据表中每一列的信息等等。 这些在pandas中都有现成的工具,直接调用函数,即可对...

    进行数据挖掘的时候,在读取数据后,通常要对所分析建模的数据有一个总体了解。因此需要对数据进行缺失值统计、查看数据分布、查看数据表中每一列的信息等等。

    这些在pandas中都有现成的工具,直接调用函数,即可对我们的数据进行一个大致的了解。

    这里我们使用titanic生存者数据,进行演示,数据如下:

     

     

    • 查看数据信息——titanic.info()

    titanic.info()

     

    • int、float类型数据总体概述——titanic.describe()

     

    • 缺失值统计——titanic.isnull().sum()和titanic.isnull().any()

    这里是对 isnull()的一个再使用。

    df.isnull()函数返回的是dataframe表中是否有缺失值的总体概述,df中每一个值都为False或者True

     isnull.sum()返回每一列缺失值统计个数

    isnull().any() 是对列表对象迭代对象(True or False)进行一个再统计,如果某一列有一个True则这一列的结果返回True

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  • 假设总体数量为(m+n),其包含两个亚组(,),第一组的平均值和标准差分别为和,第二组的平均值和标准差分别为和,则总体的平均值和标准差是多少呢? 先给答案: , 平均值推导过程: 标准差推导过程: ...

    假设总体z_{1}...z_{m+n}数量为(m+n),其只包含两个亚组(x_{1}...x_{n}y_{1}...y_{m}),第一组x_{1}...x_{n}的平均值和标准差分别为\bar{x}\sigma_{x},第二组y_{1}...y_{m}的平均值和标准差分别为\bar{y}\sigma_{y},则总体的平均值\bar{z}和标准差\sigma_{z}是多少呢?

    先给答案:

    \bar{z}=\frac{n\bar{x}+m\bar{y}}{m+n}\sigma_{z}=\sqrt{\frac{n\sigma_{x}^{2}+m\sigma_{y}^{2}+\frac{mn(\bar{x}-\bar{y})^{2}}{m+n}}{m+n}}

    平均值推导过程:

    \bar{z}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}+\sum_{i=1}^{m}y_{i}}{m+n}=\frac{n\bar{x}+m\bar{y}}{m+n}

    标准差推导过程:

    (m+n)\sigma_{z}^{2}=(x_{1}-\bar{z})^{2}+...+(x_{n}-\bar{z})^{2}+(y_{1}-\bar{z})^{2}+...+(y_{m}-\bar{z})^{2}

    (n)\sigma_{x}^{2}=(x_{1}-\bar{x})^{2}+...+(x_{n}-\bar{x})^{2}

    (m)\sigma_{y}^{2}=(y_{1}-\bar{y})^{2}+...+(y_{m}-\bar{y})^{2}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\{(x_{1}-\bar{z})^{2}-(x_{1}-\bar{x})^{2}\}+...+\{(x_{n}-\bar{z})^{2}-(x_{n}-\bar{x})^{2}\}+\{(y_{1}-\bar{z})^{2}-(y_{1}-\bar{y})^{2}\}+...+\{(y_{m}-\bar{z})^{2}-(y_{m}-\bar{y})^{2}\}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\{(x_{1}-\bar{z}+x_{1}-\bar{x})(x_{1}-\bar{z}-x_{1}+\bar{x})\}+...+\{(x_{n}-\bar{z}+x_{n}-\bar{x})(x_{n}-\bar{z}-x_{n}+\bar{x})\}+\{(y_{1}-\bar{z}+y_{1}-\bar{y})(y_{1}-\bar{z}-y_{1}+\bar{y})\}+...+\{(y_{m}-\bar{z}+y_{m}-\bar{y})(y_{m}-\bar{z}-y_{m}+\bar{y})\}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\{(2x_{1}-\bar{z}-\bar{x})(\bar{x}-\bar{z})\}+...+\{(2x_{n}-\bar{z}-\bar{x})(\bar{x}-\bar{z})\}+\{(2y_{1}-\bar{z}-\bar{y})(\bar{y}-\bar{z})\}+...+\{(2y_{m}-\bar{z}-\bar{y})(\bar{y}-\bar{z})\}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\sum_{i=1}^{n}\{(2x_{i}-\bar{z}-\bar{x})(\bar{x}-\bar{z})\}+\sum_{i=1}^{m}\{(2y_{i}-\bar{z}-\bar{y})(\bar{y}-\bar{z})\}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=(2n\bar{x}-n\bar{z}-n\bar{x})(\bar{x}-\bar{z})+(2m\bar{y}-m\bar{z}-m\bar{y})(\bar{y}-\bar{z})

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=(n\bar{x}-n\bar{z})(\bar{x}-\bar{z})+(m\bar{y}-m\bar{z})(\bar{y}-\bar{z})

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=n(\bar{x}-\bar{z})^{^{2}}+m(\bar{y}-\bar{z})^{^{2}}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=n(\frac{m\bar{x}+n\bar{x}-n\bar{x}-m\bar{y}}{m+n} )^{^{2}}+m(\frac{m\bar{y}+n\bar{y}-n\bar{x}-m\bar{y}}{m+n})^{^{2}}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=n(\frac{m\bar{x}-m\bar{y}}{m+n} )^{^{2}}+m(\frac{n\bar{y}-n\bar{x}}{m+n})^{^{2}}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\frac{m^{^{2}}n\bar{x}^{^{2}}-2m^{^{2}}n\bar{x}\bar{y}+m^{^{2}}n\bar{y}^{^{2}}+mn^{^{2}}\bar{y}^{^{2}}-2mn^{^{2}}\bar{x}\bar{y}+mn^{^{2}}\bar{x}^{^{2}}}{(m+n)^{^{2}} }

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\frac{(m+n)mn\bar{x}^{^{2}}-(m+n)*2mn\bar{x}\bar{y}+(m+n)mn\bar{y}^{^{2}}}{(m+n)^{^{2}} }

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\frac{mn\bar{x}^{^{2}}-2mn\bar{x}\bar{y}+mn\bar{y}^{^{2}}}{m+n}

    \sigma_{z}=\sqrt{\frac{n\sigma_{x}^{2}+m\sigma_{y}^{2}+\frac{mn(\bar{x}-\bar{y})^{2}}{m+n}}{m+n}}

    以上为推导过程,如果问题,欢迎反馈。

     

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