面试的时候，一句话说明AUC的本质和计算规则：
AUC：一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。
所以根据定义：我们最直观的有两种计算AUC的方法1：绘制ROC曲线，ROC曲线下面的面积就是AUC的值2：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m*n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，
Rouge-Chinese库 （Python）与英文rouge库的不同点rouge-chinese库基于rouge库，针对中文NLP任务做出了改进。使用原始的rouge库计算中文的rouge score会遇到一些问题，例如，会产生栈溢出以及占据过大内存的问题（长文章甚至会占据数十GB），不支持对中文文章的分句，以及使用union rouge score近似rouge score，导致结果不准确。新
# 使用Python计算分数的指南
在这篇文章中，我们将一步步教你如何使用Python来实现一个简单的“分数计算”项目。这个项目的任务是在控制台上输入多个分数，并计算这些分数的平均值、最高分和最低分。我们将会以一种简单易懂的方式来展示整个流程和实现代码。
## 整体流程
下面是整个过程的步骤，我们将严格遵循这些步骤来实现分数计算的功能。
| 步骤 | 动作 |
# 如何实现 "scores 深度学习"
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个实现 "scores 深度学习" 的流程。下面是一些步骤的简要概述，可以帮助你更好地了解这个过程。
```mermaid
erDiagram
Customer ||--o| Orders : places
Orders ||--| Order Details : contains
O
原创
2024-04-22 04:22:52
39阅读
# Python中的scores
## 简介
在编程中，我们常常需要处理成绩（scores）相关的数据。无论是教育领域还是竞技比赛，成绩都是一个重要的指标。Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，提供了许多处理成绩数据的方法和工具。
本文将介绍如何使用Python来处理和分析成绩数据，包括成绩的存储、计算、可视化等方面。
## 成绩的存储
在Python中，我们可以使用各种数据
原创
2023-08-20 03:22:47
288阅读
在Python编程中，处理“scores”数据类型的问题是常见的工作之一，这类问题通常涉及到数据的评分、分数的计算和排序等处理。在这篇博文中，我将记录下如何解决“python中scores”相关问题的过程，其中包含多个结构模块。
### 版本对比
在解决“scores”问题之前，我们首先来回顾一下Python版本的演进史以及各版本的特性。
```markdown
时间轴:
- Python
目录1. python中如何求均值？2. python中如何求中位数？3. python中如何求众数？4. python中如何做到输出不换行？5. python中输出平均值之下的数字5.1 遍历、比较、输出5.2 NumPy数组的操作6. python中format格式化函数如何使用？6.1 更多的内容☟☟▼▼☟☟1. python中如何求均值？nums = [1,2,3,4]
impo
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2023-11-11 00:56:18
33阅读
高维bitsetnt id = 0) : val(val), id(id) {}
bool operator < (const no
原创
2023-07-05 20:19:54
44阅读
关于“PYTHON 中 scores”的问题，作为 IT 技术专家，我将在这篇博文中记录如何应对这个问题的全过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用，帮助大家更好地理解和解决类似问题。
在我们的业务场景中，演算和评分机制是一个常见需求，尤其是在许多数据评价系统中。这种需求涉及到数据的收集、处理以及最终的评分计算，尤其是在机器学习以及数据分析的背景下。我们需要仔细分析业
题目链接 https://leetcode.com/problems/rank-scores/description/ 题意：对所有的分数按照降序进行排序，查询出分数和排名，排名相同的输出相同名次 此种解法在leetcode中未通过，看错误提示，好像是数据的精确度问题，不知道为什么。 附上一个通过的
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2018-09-17 17:12:00
136阅读
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PyTorch入门 2 —— 张量数值运算基本运算点积运算 / 矩阵乘法比较运算逻辑运算初等函数运算统计运算指定运算设备 在神经网络中都会根据需要进行各种向量、矩阵的运算，使用 PyTorch 可以很方便地使用各种函数方法完成计算需求。在 PyTorch 中，计算的数据都是以张量形式存在，PyTorch 为每个张量封装很多实用的计算函数，并且既可以在 CPU 中运算也可以在 GPU 中运算。本篇
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2023-11-25 11:24:21
119阅读
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
145阅读
1 ROC曲线和auc 从二分类说起，假设我们的样本全集里，所有样本的真实标签（label）为0或1，其中1表示正样本，0表示负样本，如果我们有一个分类模型，利用它对样本进行了标注，那边我们可以得到下面的划分 truth10predictor1TPFP0FNTN TP(true positive)：表示正确的肯定 TN( true negative)：表示正确的否定
分块+bitset求五维偏序
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2019-08-07 15:03:00
52阅读
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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, 对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如 logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如 kaggle，那你会发现 AUC 和 logloss 基本是最常见的模型评价指标。 从AUC 判断分类器（预测模型）优劣的标准：A
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2023-07-04 12:35:28
411阅读
1.什么是AUC？AUC（are under curve)是一个模型的评价指标，用于分类任务。 那么这个指标代表什么呢？这个指标想表达的含义，简单来说其实就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。2.如何计算AUC？方法一在有M个正样本,N个负样本的数据集里。一共有MN对样本（一对样本即，一个正样本与一个
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2024-07-04 20:09:36
49阅读
tensorflow2.0预备知识一：认识张量以及张量的生成方式 文章目录前言一、什么是标量，向量，矩阵，张量？1.标量（scalar）：常数2.向量（vector）：一维矩阵3.矩阵（martix）：二维矩阵4.张量（tensor）：表示多维数组（列表）二、数据类型1.整型与浮点型2.布尔型3.字符型三、如何创建一个张量1.tf.constant(张量内容,dtype=数据类型)2.tf.con
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2024-09-28 19:16:39
70阅读
目录Python和ML基础前言1.闭包1.1 基本概念1.2 作业2.sqrt(2)2.1 传统方法2.2 梯度下降法2.3 牛顿法3.拓展3.1 常用函数的导数3.2 链式法则3.3 作业总结 Python和ML基础前言手写AI推出的全新保姆级从零手写自动驾驶CV课程，。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。 本次课程主要学习闭包(即返回函数的函数)、导数的相关概念以及利用导数求解sqrt(2)
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2024-08-05 19:43:00
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ROC 、AUC ROC曲线是评价学习器泛化能力的指标，他纵轴是“真正例率”（TPR），横轴是“假正例率”（FPR），需要FPR越小，TPR越高，则模型越好 TPR = TP / (TP + FN) 可以理解为模型对正例的灵敏度 FPR = FP / (TN + FP) 可以理解为模型对负例的特异度 ...
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2021-08-19 22:35:00
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假设我们开始import numpy as npfrom sklearn import metrics现在我们设置真实的y和预测分数：y = np.array([0, 0, 1, 1])scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])(注意,y已经从你的问题向下移了1.这是无关紧要的：无论是预测1,2或0,1都可以获得完全相同的结果(fpr,tpr,阈值等),但是一
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2023-08-25 02:22:47
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