基于患者报告的临床结局(PatientReported Outcome,PRO)是指直接来自于患者对自身健康状况、功能状态以及治疗感受的报告，其中不包括医护人员及其他任何人员的解释。PRO数据通过一系列标准化的问卷收集而来，这些问卷作为测评工具，由明确的概念框架构成，其中包括症状、功能(活动限制)、健康形态/健康相关生命质量(HRQL)或生命质量以及患者期望等各个层面的内容。PRO可为医生的诊断治
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2024-10-19 12:17:55
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用python对学生成绩进行预测 文章目录用python对学生成绩进行预测一、提出问题二、理解数据0. 采集数据1. 导入数据2.查看数据集信息2.1 查看数据集大小2.2 查看各字段数据类型，缺失值2.3 观察数据统计描述3.数据预处理(有无缺失值,有无异常值)4.相关性分析4.1 单变量分析4.1.1 类别型变量分析4.1.2 数值型变量分析4.2 多变量分析4.2.1 家长回答是否由学校提供
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2023-08-06 13:38:23
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前言在目标检测领域，通常将网络的输出转为直观的检测框信息这一过程称为decode，就是根据网络的输出获取直观的检测框信息。那么encode就是将检测框信息（通常为ground-truth bounding box的坐标、宽高信息）转化为形为网络输出的信息，便于网络损失函数的求解。两阶段检测的框架就是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，
def train_clf2(train_data, train_tags): #clf = SVC(kernel = 'linear')#default with 'rbf' clf = LinearSVC(C=1100.0)#default with 'rbf' clf.fit(train_data,train_tags) retur
原创
2023-07-11 00:17:10
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## Python Metrics 分类结果评估
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用 Python 进行分类结果评估。在本文中，我将以表格的形式展示整个流程，并提供每一步需要使用的代码和相应的注释。
### 流程
下面是实现分类结果评估的整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-23 21:48:48
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# Python预测结果评估参数
在机器学习领域，我们经常需要对模型的预测结果进行评估，以了解模型的性能如何。在Python中，有一些常用的评估参数可以帮助我们判断模型的准确性、召回率、精确性等等。本文将介绍一些常用的评估参数，并提供相应的代码示例。
## 评估参数介绍
### 准确率（Accuracy）
准确率是最常用的评估参数之一，它表示分类器正确分类的样本数与总样本数之比。准确率越高
原创
2023-08-18 05:49:48
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当我们开始精通编程语言时，我们不仅希望实现最终的编程目标，而且还希望可以使我们的程序更高效。在本文中，我们将学习一些 Ipython 的命令，这些命令可以帮助我们对 Python 代码进行时间分析。注意，在本教程中，我建议使用 Anaconda。1．分析一行代码要检查一行 python 代码的执行时间，请使用＊＊％timeit＊＊。下面是一个简单的例子来了解它的工作原理：＃＃＃＃ magics 命
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2023-11-18 20:47:00
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# 深度学习中的IOU评估理解和实际应用
在深度学习和计算机视觉领域，评估模型的性能是至关重要的。特别是在对象检测任务中，IOU（Intersection over Union）作为一个关键指标，被广泛用于评估模型预测框与真实框之间的重叠程度。本文将深入探讨如何理解和评估IOU结果，并结合一个实际问题进行示例分析。
## 什么是IOU？
IOU是通过计算预测框与真实框交集面积与并集面积的比率
原创
2024-09-28 05:12:02
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一、W2V的两种模型：CBOW和Skip-gram W2V有两种模型，分别为CBOW和skip-gram，CBOW是根据上下文$context(w)$来预测中间词$w$，而skip-gram是根据中间词$w$来预测上下文$\displaystyle context(w)$ ；他们都有3层结构——输入层，投影层，输出层。（注：无隐藏层） 二、基于huffuman的CBOW&
评价方法大体上可分为两类，其主要区别在确定权重的方法上。一类是主观赋权法，多数采取综合咨询评分确定权重，如综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等。另一类是客观赋权，根据各指标间相关关系或各指标值变异程度来确定权数，如主成分分析法、因子分析法、理想解法（也称TOPSIS法）等。1. 理想解法问题的理想解法，理想解法亦称为TOPSIS法，是一种有效的多指标评价方法。这种方法通过构造评价问
本文通过第三方评估机构对Nova Premier模型进行黑盒压力测试和红队演练，展示了该模型在安全防护方面的卓越表现，包括在恶意指令抵抗和有害内容生成防护方面的技术细节。 ...
今天做分类任务遇到一种特殊的情况, 测试集的数据比较小, 预测的
原创
2022-11-16 19:44:25
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一、模型1、线性可分支持向量机：线性可分支持向量机是一种机器学习算法，用于解决二分类问题。它假设训练数据是线性可分的，即存在一个超平面能够完全将正例和负例分开。该算法通过硬间隔最大化的原则来学习一个线性分类器，也被称为硬间隔支持向量机。硬间隔是指在两个不同类别的样本之间存在一个最大的间隔，该间隔能够尽可能地将两个类别的样本分开。具体来说，线性可分支持向量机的目标是找到一个超平面，使得所有的正例样本
点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包 在信息化实施过程中，风险不仅仅来源于企业，信息系统的实施方也是导致风险产生的一个重要来源。在实施的不同阶段，从开始到结束，实施方的消极态度会直接导致项目的失败。  
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2023-08-03 21:56:53
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聚类性能评估一、综述二、Rand index(兰德指数)(RI) 、Adjusted Rand index(调整兰德指数)(ARI)三、Silhouette Coefficient(轮廓系数)(s(i))四、建模实例参考文献： 一、综述聚类性能度量亦称聚类“有效性指标”(validity index)。与监督学习中的性能度量作用类似，对聚类结果，我们需要通过某种性能度量来评估其好坏；另一方面，若
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2023-06-11 13:03:01
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1.神经网络原理简单理解 如图所示这个神经网络分为:输入层 其中的输入层的每一个节点代表的是一个对象的其中的一个特征，这个些特征可以用一个矩阵x表示，因为这是我们人类看的懂的东西，所以要转换成计算机看的懂的东西。 使用函数进行计算，w是权重，b是偏置。y=w1x+b1我们通过不断的训练这个函数，通过反向传播进行梯度下降的到最好的w和b能够拟合这些数据。 其中输如层有3个节点是一个1x3的矩阵，对应
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2024-09-13 19:52:00
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本次案例来自2022华为杯第E题，第2小问。给定了2012.01-2022.03的土壤湿度的月度数据，需要预测2022.04-2023.12的土壤湿度的月度数据。典型的时间序列预测。传统的时间序列预测肯定是ARIMA模型，可以参考我之前的文章。Python统计学10——时间序列分析自回归模型(ARIMA)现在流行的方法肯定是深度学习的循环神经网络（RNN,LSTM,GRU），也可以参考我这篇文章。
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2023-09-01 22:25:25
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目录1. 评价指标的局限性1.1 准确率1.2 精确率与召回率1.3 均方根误差RMSE2. ROC曲线2.1 如何画出ROC曲线？2.2 如何计算AUC?2.3 比较ROC曲线和P-R曲线有什么特点？3. 余弦距离的应用3.1 余弦距离是不是一个严格定义的距离？4. A/B测试的陷阱4.1 在对模型进行过充分的离线评估之后，为什么还要进行在线A/B测试？4.2 如何进行线上A/B测试？5. 模型
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2024-05-13 09:24:11
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1、均方差（mean-squared-error） 2、平均绝对值误差（mean_absolute_error） 3.可释方差得分（explained_variance_score） 4.中值绝对误差（Median absolute error） 5.R2 决定系数（拟合优度） 模型越好：r2→1
原创
2021-07-20 10:14:14
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目录Mask-RCNN（一）：从零学习使用 Mask-RCNN 训练自己的数据1.下载Mask-RCNN2.安装Anaconda3.安装tensorflow环境4.安装标注工具labelme5.制作自己的训练数据6.训练自己的数据 Mask-RCNN（一）：从零学习使用 Mask-RCNN 训练自己的数据以下代码运行采用win10系统的电脑，编程语言python。 参考博客：1.下载Mask-R
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2024-08-08 12:09:09
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