前言题外小pass(▽)：本文正在参加新星计划Python学习方向，详情请看：（也请各位大佬批评指正๑乛◡乛๑）接上篇文章，今天将继续介绍 python 基础语法的详细分类 (^_−)☆ 文章目录前言接上篇文章，今天将继续介绍 python 基础语法的详细分类 (^_−)☆一、Python语法有哪些部分（完整）二、详细介绍（本篇文章完结）1.简单数值类型2.运算符3.位运算4.运算优先级总结 一、
1.按存储分：原子类型和容器类型原子类型：仅仅能包括一个对象容器类型：能够包括多个对象 分类python类型原子类型数值和字符串容器类型列表、元组和字典2.按能否够变化分：可变和不可变 分类python类型不可变类型数值、元组和字符串可变类型列表、字典 这里须要说明一下：为什么数值和字符串是不可变。我们通过以下一个样例说明： 通过上面两个图片我们能够看见，事实上后面的值仅仅只是是新建一个对象，
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2024-10-14 19:15:38
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# Python 分类的准确率 (Accuracy) 和 F1 分数
在机器学习和数据科学中，模型的评估指标是至关重要的。准确率（Accuracy）和F1分数（F1 Score）是两个常见的分类模型性能评估指标。本文将探讨这两个指标的定义、使用方法，并提供相应的Python代码示例。
## 准确率（Accuracy）
准确率是最简单的分类性能指标之一。它的计算方式为正确分类的样本数与总样本数
原创
2024-09-16 03:27:21
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当我们在机器学习和数据科学的应用中评估模型的性能时，常常需要计算模型的准确率，通常被称为 `accuracy`。在 Python 中，使用 `accuracy_score` 来实现这一点是非常常见的。然而，在这一过程中，开发者可能会遭遇到一些困难。在这篇博文中，我们将详细探讨如何在 Python 中实现 `accuracy_score`，以及相关的错误排查和优化措施。
## 问题背景
在机器学
在Python编程中，计算分类模型的准确度通常使用`accuracy_score`函数。这个函数是`sklearn.metrics`模块的一个重要组成部分，对于任何机器学习的评估都是必不可少的。在本篇文章中，我将带你深入理解如何在Python中正确运用`accuracy_score`，并一步步解析计算的过程。
### 问题背景
在数据科学与机器学习领域，准确性（accuracy）是评估模型性能
# 在 Python 中实现 score 和 accuracy_score 的教程
在机器学习和数据科学的过程中，我们常常需要评估模型的表现。为了做到这一点，我们通常使用“得分（score）”和“准确率（accuracy_score）”这些评估指标。本文将带你通过一系列步骤，了解如何在 Python 中实现这些功能。
## 流程概述
下面是整个流程的概述，我们将通过此表格概览每一步需要完成的
分类任务分类任务一般有二分类、多分类和多标签分类。多分类： 表示分类任务中有多个类别，但是对于每个样本有且仅有一个标签，例如一张动物图片，它只可能是猫，狗，虎等中的一种标签（二分类特指分类任务中只有两个类别）。多标签： 一个样本可以有多个标签。例如文本分类中，一个文本可以是宗教相关，也可以是新闻相关，所以它就可以有两个标签。常见的评价指标有：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）
一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告1、准确率第一种方式：accuracy_score# 准确率
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8]
y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9]
accuracy_score(
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2023-10-25 06:27:44
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F1分数 (F1-Score) 什么是F1分数？ F1分数是机器学习中用来评估分类模型性能的核心指标之一。它综合考虑了模型的精确率和召回率，通过调和平均数的方式，给出一个平衡的评分。 取值范围：0 到 1，其中 1 代表完美的分类性能，0 代表最差的性能。 第一步：理解分类问题 在 ...
一、分类指标1.accuracy_score(y_true,y_pre)：准确率总的来说就是分类正确的样本占总样本个数的比例，数据越大越好，但是有一个明显的缺陷，即是当不同类别样本的比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素，就会出现准确率很高，但是auc却很低的情况（样本不均衡）参数如下：y_true : 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，实际（正确的）标签.y
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2023-07-10 15:12:11
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文章目录函数进阶(3)递归什么是递归递归的优势递归的风险怎样实现递归阶乘斐波那契数列缓存器对重复计算的优化 函数进阶(3)本编是函数进阶的最后一篇文章，意在介绍函数中尤为重要的递归（recursion）。 这不仅仅是所有编程中的一种套路模板、算法，更是尤为重要的编程思想。 而这篇文章将通过详细讲解阶乘以及斐波那契数列（Fibonacci）来介绍递归。递归什么是递归递归的定义递归就是语句、表达式、
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2023-10-23 10:30:12
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# Python中的accuracy_score和precision_score：区别与应用
在机器学习和数据科学领域，模型评估是一个至关重要的步骤。理解各种评估指标能够帮助我们更好地选择和优化模型。在众多评估指标中，`accuracy_score`和`precision_score`是两个常用的指标。尽管它们都用于评估分类模型的性能，但它们所代表的意义和用途却大相径庭。本文将深入探讨这两者的区
数据标准化在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化(normalization)，利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无
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2023-12-21 23:14:34
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在本博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 解决“三分类”问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查及安全加固等方面的具体步骤。
首先，确保满足我们的系统要求，这里是系统要求的表格：
| 系统类型 | 版本 |
|---------------|----------------|
| 操作系统 | Ubuntu 20.04+ |
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1 ROC曲线的概念受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为 感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一 信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以假阳性概率（False positive rate）为
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2023-12-14 21:11:44
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基本概念首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FNTP:true positive。预测是正确的正样本FP:false pos...
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2022-08-01 09:34:05
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本文制作了一个三分类的网络来分类mnist数据集的0，1，2.并同时制作了一个力学模型，用来模拟这个三分类的过程，并用这个模型解释分类的原理。上图可以用下列方程描述只要ωx0，ωx1，ωx2，ωx012这四个数已知这个方程组是可以解的。现在设计一个网络来计算ωx0制作一个网络分类mnist 0和一张图片x，让左右两个网络实现参数共享，让x向1，0，0收敛，让mnist 0向0，1，0收敛将这个网络
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2023-10-10 10:06:26
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# Python 三分类训练指南
## 1. 总体流程
在进行三分类任务的训练时，我们一般经历以下几个步骤。下面是每个步骤的详细表格：
| 步骤 | 描述 |
|----------------|-------------------------------------|
| 1. 数据准备 | 收
原创
2024-09-06 05:31:59
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主要内容： 1、knn工作原理 2、knn开发流程 3、knn算法特点 4、项目实战：knn实现 iris鸢尾花数据集三分类问题一、KNN 工作原理 1、假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。 2、输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。2.1、计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。
2.2、对
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2024-02-03 13:50:13
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目录前言一、文本识别背景二、CRNN+CTC算法概述三、CRNN+CTC整体算法3.1、backbone：CNN3.2、neck：LSTM3.3、head：CTC测试时解码3.4、CTC LossReference 前言这篇主要是介绍下CRNN+CTC的原理和主要代码。有两个难点：双向LSTM原理CTC Loss原理一、文本识别背景文本识别是OCR的一个子任务，主要是识别一个固定区域（一般为文本
