1，简介 k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某
# Python KS AUC 计算科普文章
在机器学习领域，评估模型性能是非常关键的一步，而KS值（Kolmogorov-Smirnov Statistic）和AUC（Area Under Curve）则是常用的评估指标。本文将深入探讨KS和AUC的意义、计算方法，并提供代码示例和可视化效果。
## 1. KS值与AUC的定义
### KS值
KS值是衡量分类模型性能的统计量，主要用于二
原创
2024-10-26 03:56:03
522阅读
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
转载
2023-08-25 02:22:47
135阅读
# Python中的AUC和KS曲线
在机器学习中，AUC和KS曲线是用来评估模型性能的重要指标。AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，用来衡量二分类模型的分类准确性；而KS（Kolmogorov-Smirnov）曲线则是评估模型的区分能力。
## AUC曲线
AUC曲线是ROC曲线下的面积，即ROC曲线与横轴之间的面积。AUC的取值范围在0到1之间，数值越接近1表
原创
2024-06-14 04:12:43
156阅读
SQL计算KS、AUC、IV、PSI指标
原创
精选
2022-03-01 09:32:34
4515阅读
点赞
在数据科学领域，评估模型性能的关键指标之一是KS（Kolmogorov-Smirnov）统计量和AUC（Area Under Curve）值。为了直观地展示这些指标，我将详细记录如何使用Python绘制KS和AUC图。接下来，我将逐步说明这一过程，涵盖背景、数据准备、实现步骤和性能优化等内容。
## 协议背景
在进行二分类模型评估时，我们常常需要用到KS和AUC这两个指标。KS统计量是两个概率
我认为投资专业的学生只需要两门教授得当的课堂：如何评估一家公司，以及如何考虑市场价格。——巴菲特01 引言本文延续“手把手教你使用Python的TA-Lib”系列，以资金流量指标(MFI)为例，使用Python编写简单的回测框架，着重介绍动量指标(Momentum Indicators)及其运用。前面推文【手把手教你】股市技术分析利器之TA-Lib(一)主要探讨了重叠指标的相关原理与Python实
# 用Python计算KS（K-S检验）项目方案
## 一、项目背景
在数据分析和数据科学中，K-S检验（Kolmogorov-Smirnov检验）是一种重要的非参数检验方法，用于比较两个经验分布函数的差异程度。它广泛应用于统计分析、风险评估和模型验证等领域。本文将介绍如何用Python实现KS检验，并结合具体的代码示例进行说明。
## 二、项目目标
本项目的主要目标是通过Python实现
# 分类模型计算AUC值
在机器学习中，分类模型是一种用于预测离散标签的模型。在评估分类模型的性能时，我们通常使用AUC（Area Under the Curve）值作为度量标准。AUC值可以测量分类模型在不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）之间的关系。
本文将介绍如何使用Python计算分类模型的AUC值，并提供一个
原创
2024-01-19 03:55:23
125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
转载
2023-05-30 19:13:48
147阅读
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
转载
2023-09-05 10:13:07
258阅读
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
转载
2023-08-30 08:40:35
126阅读
# 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
转载
2024-04-25 15:05:16
57阅读
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
转载
2023-09-26 17:21:49
76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
# 使用Python计算Kolmogorov-Smirnov检验
Kolmogorov-Smirnov（KS）检验是一种非参数统计检验，用于比较两个样本的分布，或者一个样本分布与一个已知分布的差异。它的主要目的是判断两个样本是否来自相同的分布。本文将介绍如何在Python中进行KS检验，并提供相应的代码示例。
## KS检验的基本原理
KS检验的核心思想是计算样本的经验分布函数（ECDF），
原创
2024-09-13 05:41:07
93阅读
## 计算KS值的Python实现
### 概述
在金融领域的风控模型评估中，KS值常常被用来评估模型的区分度。KS值是一种常见的评估指标，用于衡量模型在正负样本之间的区分度。本文将介绍如何使用Python计算KS值。
### 流程
下面是计算KS值的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据：包括预测概率和真实标签 |
| 2 | 根据预测概率和真
原创
2023-07-23 08:03:13
1245阅读
在本文中，我们探讨的是“ks计算python”相关的技术问题。对于数据分析和统计模型，ks（Kolmogorov-Smirnov）检验是一个常用的非参数检验方法，因此在Python的实现上尤为重要。以下将详细描述ks计算在Python中的实际应用过程，包括不同版本间的对比、迁移指导及兼容性处理等内容。
## 版本对比
在研究ks计算的Python库时，我们发现`scipy`是实现ks检验的一个
接着上一回的工作，用kmeans聚类之后，感觉肘部法则有些问题，今天又看了一遍代码，发现fit（）函数的参数输错了，应该输入归一化之后的X_norm今天查阅了各种同学的分享，太多了，就不给出链接了，对聚类算法的评估，我筛选了下面三种方法第一种 SSE 样本距离最近的聚类中心的距离总和 （簇内误差平方和） 只对单个族中的数据分析，族与族之间的关系没有涉及 所以可能有一定的问题 在sklearn中直接
转载
2024-09-21 08:56:58
21阅读
