小白CV 在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中最常用的几项有FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。在上一篇原创文章FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)评价指标详述中，详细的介绍了FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回
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2023-09-14 11:19:11
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生信分析第三步：生存曲线批量绘制
各位解螺旋的小伙伴大家好，我是先锋宇，欢迎大家来到每周日的先锋宇专栏，经过前两期推文的学习，很多小伙伴都私信我说从先锋宇助教的专栏很接地气，自己能够开始慢慢处理数据，并且希望先锋宇助教能够继续把这条线走通。听到解螺旋小伙伴积极正向的反馈，小编心理也是非常开心，那么今天咱们继续往下走，我们在前两期推文中完成数据的下载以及差异分析和单因素COX回归，那
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2023-11-04 14:50:35
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模式识别的一个实验，要求画出贝叶斯决策的图。这里我是利用python中的matplotlib库实现的图线的拟合。主要对于matplotlib的使用可以参照博客：webary具体实现：接下来，就是对具体数据进行绘图了。比如我们要绘制一条y=x^2的曲线，可这样写代码：x = range(10) # 横轴的数据
y = [i*i for i in x] # 纵轴的数据
pl.plot(x, y
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2023-08-26 23:09:57
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ROC 曲线绘制个人的浅显理解：1.ROC曲线必须是针对连续值输入的，通过选定不同的阈值而得到光滑而且连续的ROC曲线，故通常应用于Saliency算法评价中，因为可以选定0~255中任意的值进行阈值分割，从而得到ROC曲线； 2.对于图像分割算法的评价不适合用ROC曲线进行评价，除非能够得到连续值，而
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2023-09-08 13:25:19
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分类模型尝试将各个实例（instance）划归到某个特定的类，而分类模型的结果一般是实数值，如逻辑回归，其结果是从0到1的实数值。这里就涉及到如何确定阈值（threshold value）,使得模型结果大于这个值，划为一类，小于这个值，划归为另一类。
考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且
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2023-06-16 18:47:15
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首先以支持向量机模型为例先导入需要使用的包，我们将使用roc_curve这个函数绘制ROC曲线！from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import roc_curve
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn. model_selection import train_tes
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2023-07-01 13:14:18
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python 画函数曲线示例如下所示：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.title('line chart')
plt.xlabe
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2023-07-06 22:21:37
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基础知识 TP（True Positive）：指正确分类的正样本数，即预测为正样本，实际也是正样本。FP（False Positive）：指被错误的标记为正样本的负样本数，即实际为负样本而被预测为正样本，所以是False。TN（True Negative）：指正确分类的负样本数，即预测为负样本，实际也是负样本。FN（False Negative）：指被错误的标记为负样本的正样
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2023-11-22 23:25:07
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工作需要，最近做非均匀B样条曲线数据库建立。为养成良好的工作学习习惯，特此作总结，并希望以后在计算机仿真学上能有更深的造诣，以激励自己不断进步。 续前，前段时间终于把NURBS调通，甚是高兴！ &
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2023-12-11 15:04:00
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# Python CPK: 了解并使用CPK指数进行质量管理
注解：将对象obj保存到文件file中去。protocol为序列化使用的协议版本，0：ASCII协议，所序列化的对象使用可打印的ASCII码表示；1：老
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2023-07-13 16:12:00
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## Python绘制双曲线
### 什么是双曲线
双曲线是数学中的一种曲线类型，它是由一个平面上的点P到两个固定点F1和F2的距离之差等于常数的点的集合。双曲线有多种形状，其中最常见的形式是狭义双曲线和广义双曲线。
双曲线在物理学、工程学和数学建模中具有广泛的应用。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制双曲线。
### 绘制双曲线的步骤
#### 1. 导入matp
原创
2023-09-10 16:29:10
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# 如何用Python绘制ROC曲线
在机器学习中，ROC（接收者操作特点）曲线是一个非常重要的工具，它可以帮助评估二分类模型的性能。本文将指导您如何使用Python绘制ROC曲线。我们将一步一步进行，确保您能够很好地理解每个过程。
## 流程概述
在开始之前，下面是绘制ROC曲线的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2
## 使用Python绘制CDF曲线
### 什么是CDF曲线
CDF（Cumulative Distribution Function）曲线是描述随机变量的累积分布函数，表示变量小于或等于给定值的概率。在数据分析和统计学中，CDF曲线常用于描述数据分布的累积情况，是一种重要的分布函数。
### Python绘制CDF曲线
在Python中，我们可以使用`matplotlib`库来绘制CD
原创
2024-03-10 06:43:30
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# Python绘制高斯曲线的实现方法
## 介绍
在统计学和概率论中，高斯曲线也被称为正态分布曲线，是一种常见的连续概率分布函数。Python提供了很多库来实现绘制高斯曲线的功能，其中最常用的是`numpy`和`matplotlib`库。
在本文中，我将向你展示绘制高斯曲线的详细步骤，并提供相应的代码示例及解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开
原创
2024-02-02 10:59:00
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# 绘制均值曲线的Python方法
## 引言
均值曲线是用来表示数据集中数据的分布情况的一种图形化展示方法。通过绘制均值曲线，我们可以更直观地了解数据的中心趋势和离散程度。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制均值曲线，下面将介绍具体的绘制方法。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装matplotlib库。可以通过以下命令来安装：
```shell
pip in
原创
2023-10-26 11:45:20
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# Python绘制实时曲线
## 引言
Python是一种功能强大的编程语言，具有广泛的应用领域。在数据可视化方面，Python提供了多种库和工具，能够轻松绘制各种类型的图表。本文将介绍如何使用Python绘制实时曲线，以及相关的代码示例。通过实时曲线的绘制，我们可以实时监测数据的变化，并直观地展示给用户。
## 实时曲线的应用场景
实时曲线的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
原创
2023-09-29 14:22:42
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# Python KS曲线绘制的科普指南
在统计学中，KS曲线（Kolmogorov-Smirnov曲线）是一种用于比较两个样本分布的工具，常常用于检验某个样本是否服从特定的分布。在机器学习、金融风险管理等领域，KS曲线是评价模型效果的重要指标之一。本文将为大家介绍如何使用Python绘制KS曲线，并通过代码示例来加深对该方法的理解。
## KS曲线的基础
KS曲线的核心是计算两个累积分布函
原创
2024-08-09 12:29:49
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# CDF曲线的绘制与应用
## 什么是CDF曲线？
CDF（累积分布函数，Cumulative Distribution Function）是统计学中用于描述随机变量分布的重要工具。它表示随机变量小于或等于某个值的概率。CDF曲线可以帮助我们直观地理解数据分布的特征。
## CDF曲线的特点
1. **取值范围**：CDF的取值范围在0到1之间。
2. **单调性**：CDF总是非递减的
原创
2024-09-21 03:52:18
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