摘要:在机器学习的分类任务中，我们常用许多的指标，诸如召回率（Recall）、准确率（Precision）、F1值、AUC等。那么，如果手动计算AUC应该要怎么计算呢？相信大家很多时候都是用写好的库直接计算，可能对AUC计算不太了解，下面这篇文章就简单的概述一下AUC的计算方法。（注：本文的重点其实不在于阐述什么是AUC。因为网上关于这方面的文章实在太多了。但是对于AUC的计算的文章相对来说少一些
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2024-09-04 16:04:03
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前言 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍中国新闻综合网站想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通
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2023-09-05 10:13:07
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python分段函数如何编写？_后端开发python编写分段函数的方法：首先绘制分段函数【y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)】；然后使用Matplotlib绘制分段函数；最后绘制三角波形即可。前言ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇文章将
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2023-08-30 08:39:42
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源代码: Lib/sunau.pysunau 模拟提供了一个处理 Sun AU 声音格式的便利接口。请注意此模块与 aifc 和 wave 是兼容接口的。音频文件由标头和数据组成。标头的字段为：域目录magic word四个字节 .sndheader size标头的大小，包括信息，以字节为单位。
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2023-11-07 13:18:37
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剑指 Offer 09. 用两个栈实现队列一、解题思路 1、【队列是先入先出，栈是后入先出】 stackA: 入队栈，入队操作，直接压入入队栈即可 stackB: 出队栈，出队操作需要优先检查出队栈是否有数据，若无，需要从入队栈倒入后再操作。 2、（1）加入队尾 appendTail()函数： 将数字 val 加入栈 A 即可。 （2）删除队首deleteHead()函数： 有以下三种情况。当栈
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2023-10-07 23:31:12
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AUC介绍AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算
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2023-07-19 20:44:26
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AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积。另一种解释是：随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。
在有M个正样本,N个负样本的数据集里，利用公式求解：\[AUC=\frac{\sum_{i \in positiveClass} rank_i-\f
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2023-05-30 19:13:48
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1.给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。输入: [2,2,1] 输出: 1解：采用异或^操作，即相异才为1，相同为0 ，两个相同元素相与运算后为0 ，剩下的那一个元素与只出现了一次的元素一定不同，则异或后一定为只出现了一次的那个值。#include <iostream>
#include<vector&
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2023-10-07 21:42:04
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首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值，AUC值越大，当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，从而能够更好地分类。AUC计算最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。
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2024-04-01 08:27:08
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# 如何在力扣上使用Python
## 一、整体流程
为了在力扣上使用Python进行算法题解，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个力扣账号 |
| 2 | 登录力扣账号 |
| 3 | 在题目列表中选择一道题目 |
| 4 | 阅读题目描述和示例 |
| 5 | 编写解题代码并测试 |
| 6 | 提交代码并查看结果 |
原创
2023-11-12 10:21:43
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近期在刷力扣官网的这份题，因为我是因为报名了蓝桥杯才刷算法题的，所以我会选择性地写一些题解 (不包括太简单的、太难的、不在我考试范围的)以下都是我觉得比较有思考价值的题 字符串 1. 验证回文串【问题描述】 如果在将所有大写字符转换为小写字符、并移除所有非字母数字字符之后，短语正着读和
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2024-01-09 11:15:47
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中计算AUC（曲线下面积）的值。AUC是一种常用的评估模型性能的指标，被广泛应用于二分类问题。以下将通过不同的维度来详细拆解这一过程。
首先要知道AUC的定义：它是 ROC（接收操作特征）曲线下的面积，用于衡量一个分类模型的能力。AUC的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型分类性能越好。
> “AUC（Area Under Curve）是表征分类
力扣会员sql题使用MySQL 8.0窗口函数解决 对于排序问题，常用的有三种窗口函数，以数值4,5,5,6为例: ROW_NUMBER(): 求行数，结果为1,2,3,4 RANK(): 有间隔的分级，结果为1,2,2,4 DENSE_RANK(): 无间隔的分级，结果为1,2,2,3 使用这些窗口函数时，要用over设定窗口，用法为:function OVER windowName
WINDO
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2024-01-28 00:47:35
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干货auc的计算有两种计算方式：
第一种：适合口算，特殊说明：一组正负样本得分相同则分子给0.5即可，多组相同乘以组数即可第二种：大多数书上给的计算公式，相较第一种不太适合口算。另外还有绘制ROC曲线，再算area-under-curve的方式，通用方式积分求面积tf.metrics.auc常用的auc计算方式有两种
一种是tensorflow的tf.metrics.auc函数一种是s
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2023-08-30 08:40:35
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# 如何在Python中计算AUC（曲线下面积）
AUC（Area Under the Curve，曲线下面积）是评估分类模型性能的重要指标。在二分类问题中，AUC反映了模型在区分正负样本中的能力。本文将带领您逐步了解如何在Python中计算AUC。
## 流程概览
在实现AUC计算的过程中，我们可以总结出以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
可变参数在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的。我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：def calc(numbers):
sum = 0
for
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2024-04-25 15:05:16
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前言ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大
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2023-09-26 17:21:49
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auc介绍：AUC即ROC曲线下的面积，假设是一个二分类的问题，我们如果使用逻辑回归，需要设定一个阈值做分类，AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价roc曲线的横坐标和纵坐标分别是True Positive Rate（真阳率）、False Positive（伪阳率）；TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的
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2023-08-11 22:52:56
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一、roc曲线1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity)纵轴：真正类率(true postive rate TPR)灵敏度，Sensitivity(正类覆盖率
刷题的顺序，按照前辈的LeetCode CookBook上的顺序刷题顺序地址：https://books.halfrost.com/leetcode/ 题目顺序26.删除排序数组的重复项27.移除元素39.组合总和40.组合总和II41.缺失的第一个正数 26.删除排序数组的重复项给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数
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2024-10-03 14:04:17
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