来公司实习，没想到，还能学习一下之前一直不愿意接触的meta，哈哈哈。理论知识没消化完全，大致意思是根据某一题目得到目标文献，根据outcome是二分类，选择RR,OR,RD；连续性资料选择均数差或标准均数差有一个Q异质性检验，α设0.1，p＞α，各纳入研究（included studies）无异质性，采用固定效应（方差倒数法，M-H（）p＜α，有异质性，采用随机效应。（dersimonian-l
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2024-08-03 19:08:03
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“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！ 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的
模型评估很重要，因为一般来说，我们针对一个问题会有很多个模型可以解决，那么我们应该用哪个模型？难道一个线性回归用到底吗，肯定不是的。另一方面，在测试模型的泛化能力时，我们怎么定义这个模型的泛化能力好不好，或者说我们怎么判断得到的模型好不好，下一次训练会不会比上一次训练得到的模型更好，这些都需要一些指标去指出当下的模型的性能。这就是模型评价的意义所在。接下来要介绍的指标主要按照回归模型和分类模型分为
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2024-03-16 13:29:08
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分类 精确率是自分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例 。 召回率是指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例 。 查准率Precision： 查全率Recall： F-Score，即precision和recall的调和平均值，更接近其中较小的那一个值： 正确率Accuracy： ROC，主要用于画ROC曲线（横坐标为FPR，纵坐标为TPR）。 AUC：ROC曲线下的面积，
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2024-07-31 16:59:07
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## 机器学习回归评价指标 MAPE 的实现方法
### 简介
在机器学习的回归问题中，我们通常需要评估模型的性能。一种常用的评价指标是 MAPE（Mean Absolute Percentage Error），它可以用来衡量回归模型在预测数据时的准确程度。本文将介绍如何使用 Python 实现 MAPE 指标的计算方法，以帮助刚入行的开发者快速理解和应用该指标。
### MAPE 计算方法
原创
2023-08-31 10:21:08
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我们训练学习好的模型，通过客观地评估模型性能，才能更好实际运用决策。模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。一、评估预测误差情况机器学习模型预测误差情况通常是评估的重点，它不仅仅是学习过程中对训练数据有良好的学习预测能力，根本上在于要对新数据能有很好的预测能力（泛化能力），所以我们常通过测
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2024-07-17 20:52:20
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python中的map,feilter,和reduce函数map()map()的原型是map(function, iterable, …)参数 function: 传的是一个函数名，可以是python内置的，也可以是自定义的。 就像上面的匿名函数lambda参数 iterable: 传的是一个可以迭代的对象，例如列表，元组，字符串这样的。返回值是一个map对象,其实质就是一个迭代器。这个函数的意思
在评估不同的机器学习模型的好坏时，需要用到一些评价和指标。其中有监督学习主要包括两类：分类问题和回归问题。可以根据两者输出类型不同，进行简单区别。Classification 分类: 给定类别选项，函数输出正确选项，单选或者多选。输出是类别，离散值。Regression 回归：函数的output是数字（scalar），可以选择线性模型，或者非线性模型。输出是数字，连续值。一、分类评价指标1.1混淆
Regression Testing
[原创]什么是回归测试所谓回归测试，即就是在软件生命周期中，只要软件发生了改变，就可能给该软件产产生问题；所以，每当软件发生变化时，
我们就必须重新测试现有的功能，以便确定修改是否达到了预期的目的，检查修改是否破坏原有的正常功能。
其实仅单纯从英文单词Regress很好理解:return to a worse or
文章目录1. 评价指标的种类2. 分类任务的评价指标2.1 分类任务的一些概念（1） 交并率(IoU, Intersection over Union)（2）NMS（3）TP、FP、FN、TN与混淆矩阵2.2 准确率(Accuracy)2.3 精确率与召回率(Precision ， Recall)2.4 F1分数2.5 G分数2.6 AP和mAP2.7 ROC与AUC（1）ROC（2）AUC3.
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2024-05-06 15:34:37
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Python–线性回归评价指标实现一、项目背景（可不看） 最近在做非线性数据的数据预测，一头雾水，一年不学习，脑袋有问题。还记得上次做的数据是关于一个政务系统的热点问题分类模块，用了机器学习和深度学习啥的，满脸蒙，反正后面就是做完了（好多吐槽）。现在做的是关于供应链模块的需求预测，简单说目前的运作流程是：客户需求–>营业人员经验修正–>客户需求生成。面临问题：客户的需求不能保证准确性，
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2024-05-17 23:48:33
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本文解释了为什么逻辑回归在分类问题上比线性回归更好，还有两个为什么线性回归不适合的原因： 1.预测值是连续的，不是概率 2.使用线性回归进行分类时对不平衡数据敏感 可以使用线性回归解决分类问题吗？ 假设我们创建了一个完美平衡的数据集（如应有的一切），其中包含客户列表和用于确定客户是否已购买的标签。 在数据集中，有20个客户。 10位年龄介于10到19之间购买的客户，10位年龄介
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2024-08-07 02:46:23
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# 回归任务评价指标及其在Python中的实现
回归分析是统计学中重要的一部分，它用于研究因变量与自变量之间的关系。在实际的数据分析中，我们经常需要评估回归模型的表现，以判断模型是否能准确预测目标变量。本文将介绍常用的回归任务评价指标，并提供相应的Python代码示例。
## 一、回归任务评价指标
在回归任务中，常用的评价指标包括：
1. **均方误差（MSE, Mean Squared
线性回归算法数学概念▒ 回归 - 回归会得到最终的计算结果, 是一个确定性的结果▒ 分类 - 分类会进行分析给于一个结果的判断类别, 也是一个确定的结果简单实例 - 银行贷款实例分析▒ 数据 - 工资和年龄 ( 2个特征 )▒ 目标 - 预测银行会给我贷款多少钱 ( 标签 )▒ 考虑 - 工资和年龄会如何影响到银行贷款的结果? 多大的影响? ( 参数 )数据
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2024-07-23 20:28:43
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目录1 分类任务 (Classification)1.1 准确率 (Accuracy)1.2 精确率 (Precision)1.3 召回率 (Recall)1.4 F1分值1.5 ROC曲线( Receiver Operating Characteristic)1.6 AUC曲线（Area Under the Curve）2 回归任务 (Regression)2.1 MAE误差2.2 MSE误差
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2024-04-15 13:24:27
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关于作者：饼干同学 0x00 前言： 本篇内容是线性回归系列的第三篇。在《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》、《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》中我们学习了简单线性回归、最小二乘法，并完成了代码的实现。在结尾，我们抛出了一个问题：在之前的kNN算法（分类问题）中，使用分类准确度来评价算法的好坏，那么回归问题中如何评价好坏呢？本篇内容就是关于回归模型的评价，首先介
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2024-05-06 14:38:07
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# 使用PyTorch实现MAPE评估指标
## 引言
在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是至关重要的。MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一个很常用的评估指标，尤其适用于时间序列预测等任务。本文将指导一位刚入行的小白如何在PyTorch中实现MAPE评估指标，帮助他理解每一步的具体流程。
## 流程概述
下面是实现MAPE评估指标的步骤：
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原创
2024-10-15 04:58:23
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一、作业说明 1、 所给训练集为丰原区2014年整年每个月前20天每天24小时对18种不同检测指标的检测数据，每个月后10天的数据作为测试集来判断模型好坏。 2、需要完成的任务是根据前九个小时的各个检测指标的数据共同预测第十个小时的PM2.5值。（注意这里应该是从任一小时出发的九个小时）二、
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2024-04-21 17:46:22
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python数据挖掘课程】十八.线性回归及多项式回归分析四个案例分享
#2018-03-30 18:24:56 March Friday the 13 week, the 089 day SZ SSMR
1.线性回归预测Pizza价格案例
2.线性回归分析波士顿房价案例
3.随机数据集一元线性回归分析和三维回归分析案例
4.Pizza数据集一元线性回归和多元线性回归分析
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2023-10-23 10:05:49
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# MAPE指标的计算及其在Python中的应用
在数据分析和预测领域，评价模型预测准确性的常用指标之一是平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，简称MAPE）。它通常用来衡量预测值与实际值之间的偏差程度，从而评估预测模型的表现。本文将详细介绍MAPE的定义、计算公式，并通过Python代码示例为您展示如何实现这一指标。
## 一、什么是MAPE？
