1.重要参数kernel 对于这三个参数的取值问题，直接上网格搜索或学习曲线，因为当gamma的符号变化，或者 degree的大小变化时，核函数本身甚至都不是永远单调的。不同核函数在不同数据集上的表现from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
并发上传基于py自带模块concurrent.futures import ThreadPoolExecutor#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time: 2020/11/22 10:13
# @Author:zhangmingda
# @File: ks3_multi_thread_for_concurrent.future
转载
2023-12-28 11:31:51
42阅读
# 如何在Python中绘制ROC曲线
ROC曲线（接收者操作特征曲线）是评估分类模型性能的一种重要工具，特别是当数据集不平衡时。本文将详细介绍如何在Python中实现ROC曲线，帮助刚入行的小白掌握这一技能。
## 流程概述
以下表格展示了绘制ROC曲线的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。
KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数
转载
2023-09-14 14:51:25
193阅读
已经有10年的历史了，在国外十分盛行。Google搜索引擎的脚本，现在流行的BT(BiteTorrnet)，还有著名的应用服务器Zope都是用Python编写的。但在国内的使用还不是很多。她十分有自己的特色。语法简洁，但功能强大，可以跨平台使用，在Linux、Windows和Mac上都有很好支持。她的设计很出色。这里有两个Python的使用例子，都是对磁盘文件的操作，以次来看看Python的特色。
python拟合 菜鸟的笔记 函数curve_fit(f, x, y) from scipy.optimize import curve_fit
def power_func(x, a, b):
return x**a + b
popt, pcov = curve_fit(power_func, x, y)
print(*popt)
yvals = [power_func(i, *
转载
2023-05-26 21:07:00
99阅读
目录混淆矩阵KS曲线与ROC曲线KS曲线ROC曲线KS曲线与ROC曲线之间的关系洛伦兹曲线与Gini系数Lift曲线Gain曲线PSIPython代码参考混淆矩阵KS曲线与ROC曲线KS曲线KS检验：比较频率分布\(f(x)\)与理论分布\(g(x)\)或两个观测值分布的是否一致检验方法，原假设两个数据分布一致或数据符合理论分布，统计量\(D=max|f(x)-g(x)|\)KS值计算步骤：对变量
转载
2023-10-20 23:30:23
366阅读
KS检验及其在机器学习中的应用什么是KS检验Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。在单样本的情况下，我们想检验这个样本是否服从某一分布函数
，记
是该样本的经验分布函数。我们构造KS统计量：
如下图，经验分布函数与目标分布的累积分布函数的最大差值就是我们要求
转载
2023-11-13 13:32:30
349阅读
最近，使用curve_fit时遇到一个问题，百思不得其解，看了官网，上网查都没有找到这种问题所在，最后通过一些实验确定：应该是由于我这个问题中的数值存在较小值，如果在function中使用了除法会导致数值计算的问题，所以不正确。 接下来具体描述下我遇到的问题，和得出我这种猜测的支撑依据。1.问题描述在做交通流三参数模型拟合时，我使用了scipy的curve_fit函数。数据大概是这个样子的： 然后
转载
2023-11-13 10:59:17
394阅读
1. 第八章 模块和包本章的主题就是模块和包。较大的Python程序基本上都使用模块和包进行组织，Python发行版也包括方方面面许许多多的模块...1.1. 模块你可以使用import语句将一个源代码文件作为模块导入.例如:# file : spam.pya = 37
转载
2023-11-13 17:06:14
92阅读
转载
2024-04-24 14:59:56
131阅读
# Python 画curve arrow
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python绘制curve arrow。在本文中，我将为你提供一系列的步骤，并附带相应的代码和注释，帮助你完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们来概述一下整个流程，以便你可以清晰地了解每个步骤的目的和顺序。下面是一个简单的表格，展示了绘制curve arrow的流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-01-24 09:48:55
58阅读
**python的函数：**
<1>.random
<2>.os
<3>.os.path
<4>.sys
<5>.datetime
<6>.date
<7>.calendar
<8>.hashlib
<9>.hmac
random：'betavariate', 'choice', 'choi
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法
转载
2023-10-18 22:06:34
330阅读
在现代软件开发中，Python作为一种广泛应用的编程语言，拥有成熟的开发生态和丰富的库支持。然而，随着应用规模的扩大和用户需求的不断变化，Python的性能优化和故障检测变得至关重要。特别是在机器学习和数据分析领域，如何进行ks检测（Kolmogorov-Smirnov 检验）成为了数据理解的重要一环。
## 背景定位
在数据科学的业务场景中，ks检验通常用于比较两个样本的分布差异，以此来验证
# KS指标与Python的应用
KS指标（Kolmogorov-Smirnov Test）是一种用来比较两个分布之间差异的非参数检验方法。它在统计学中广泛应用，特别是在机器学习和数据分析中，用于评估模型的表现和数据分布的相似性。
## KS指标的基本原理
KS指标的基本思想是通过计算两个经验分布函数之间的最大差异，进而判断它们是否来自相同的分布。假设我们有两个样本数据集，分别为`X`和`Y
# 使用python curve_fit 做曲线拟合
## 整体流程
要使用python的curve_fit函数进行曲线拟合，需要经历以下步骤：
1. 准备数据：收集需要进行拟合的数据，并将其整理成x和y两个数组的形式。
2. 定义拟合函数：根据实际情况，选择适当的函数形式作为拟合函数。
3. 调用curve_fit函数：传入拟合函数、x和y数组，获得拟合结果。
4. 解析拟合结果：获取拟合
原创
2023-09-04 16:14:41
336阅读
Python中可以使用ks-test（Kolmogorov-Smirnov检验）来计算两个样本之间的距离。下面是一个教程，用于指导刚入行的开发者实现“python ks 计算”。
# Python KS 计算教程
## 步骤概览
下面是一份流程表格，展示了实现“python ks 计算”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 载入样本
原创
2024-01-06 06:36:07
235阅读
上周实习工作中用到了聚类分析的相关内容，故又对聚类分析算法重温一遍，中间发现我前面所写博客有两个比较关键的步骤是缺失的：利用肘部法则估计参数数目利用轮廓系数评估聚类算法的优劣Python有现成的轮子，只需更改传入的数据集即可 由于我所有的数据、代码及结果均在公司所配电脑上，所以以下仅附上Python的实现。本文参考博客：成本(目标)函数其实在博文中已经提到过，我们要寻找的聚类是使得类内离差平方和
2022年数学建模美赛B题数据爬取背景2022年的美赛刚刚落下帷幕，该题的一个主要难点在于数据的获取。很多人无法找到有效的数据，或者是无法获取数据。比如找到了如下米德湖的水文数据，但是发现并没有提供直接下载数据的功能Lake Mead Water Database (water-data.com)这种情况就需要实现一个简单爬虫去获取数据准备Python可以实现多种爬虫方法，如selenium,关于
