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
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
Ｋ线图分析法简介
Ｋ线图这种图表源处于日本，被当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动，后因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。目前，这种图表分析法在我国以至整个东南亚地区均尤为流行。由于用这种方法绘制出来的图表形状颇似一根根蜡烛，加上这些蜡烛有黑白之分，因而也叫阴阳线图表。通过Ｋ线图，我们能够把每日或某一周期的市况表现完全记录下来， 股价经过一段时间的盘档后，在图上即形成
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2024-07-30 13:40:12
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ROC曲线与AUCROC曲线下方的面积是AUC，AUC表示对于随机选择的正类别样本确实为正类别，以及随机选择的负类别样本为正类别，分类器更确信前者的概率。 分类问题的模型评估理论参考： Python机器学习库sklearn分类问题的模型评估API参考： import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools impo
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2024-04-16 20:50:51
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# 如何用Python绘制KS图
## 简介
KS图是一种用于比较两个累积分布函数（CDF）之间的差异的图表，通常用于评估分类模型的性能。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制KS图。在本文中，我将指导你如何使用Python绘制KS图。
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习如何绘制KS图
开发者--
原创
2024-03-24 05:44:49
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1.混淆矩阵（一级指标）以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。我们通过样本的采集，能够直接知道真实情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。同时，我们通过用样本数据跑出分类型模型的结果，也可以知道模型认为这些数据哪些是positive，哪些是negative。因此，我们就能得
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2024-02-04 01:25:45
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目录1、绘制多个子图2、绘图在指定的子图上 3、subplots命令：快速生成多个子图框架 3.1 快速布局3.2 画一个图形 3.3 多个图形共用一个轴 3.4 与seaborn联合使用 3.5 使用数组方式指定子图 3.6 嵌套图在matplotlib中，所有的绘图操作实际上都是以Axes对象为独立的绘图区域进
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2023-08-07 14:00:17
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python实现KS曲线，相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线代码如下： ####################### PlotKS ##########################
def PlotKS(preds, labels, n, asc):
# preds is score: asc=1
# preds is prob: asc=0
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2023-06-15 19:55:33
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一.引言最近看B站视频，有大佬徒手用excel一个格子一个格子填充，撸出了钢铁侠的图片，惊奇的同时，我思考，用python是否可以更快速的完成呢？ps：由于最近重构了下代码，因此想看最新效果图以及GUI界面可直接前往文末二.任务分解既然原理是将excel的每一个单元格当作一个像素块，那我们是否可以通过opencv获取图片每个像素的RGB值，然后通过python对excel进行操作，给每个单元格填充
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2023-08-01 12:52:34
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在数据分析过程中，数据及模型可视化是无可避免的，同时这也是展示我们数据分析成果的最佳方式。因此，熟悉掌握绘图库的使用，对精进我们的数据分析技能起着不可替代的作用。在上一篇中，我们掌握了Matplotlib的基本操作技巧。在有一定的认识基础后，我们今天再来看看在python里另一个强大的绘图库——Seaborn。重温一下：Seaborn 是以 Matplotlib 为核心的高阶绘图库，
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2023-09-25 19:04:18
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该文会讲解一些大家比较熟悉却又经常混淆的统计图形，掌握这些统计图形可以对数据可视化有一个深入理解，并正确使用。2.1 函数 bar()——用于绘制柱状图函数功能：在 x 轴上绘制定性数据的分布特征。调用签名：plt.bar(x,y)。参数说明x：标示在 x 轴上的定性数据的类别。y：每种定性数据的类别的数量。调用展示（1）代码实现# 使用的代码都是coding:utf-8的
impo
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2023-08-16 18:06:50
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networkX tutorial绘制基本网络图用matplotlib绘制网络图
基本流程：
1. 导入networkx，matplotlib包
2. 建立网络
3. 绘制网络 nx.draw()
4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用
最基本画图程序1 import networkx as nx #导入networkx包
2 impo
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2023-06-26 13:47:09
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本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》对于二分类模型来说，主流的评估方法有ROC曲线和KS曲线两种。一、ROC曲线如果把假警报率理解为代价的话，那么命中率就是收益，所以也可以说在阈值相同的情况下，希望假警报率（代价）尽可能小，命中率（收益）尽可能高，该思想反映在图形上就是ROC曲线尽可能地陡峭。曲线越靠近左上角，说明在相同的阈值条件下，命中率越高，假警报率越低，模型越
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2024-02-04 21:47:02
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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
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2023-12-28 11:31:51
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因果图(Cause-Effect Graph)是用于描述系统的输入、输出以及输入和输出之间的因果关系、输入和输入之间的约束关系。因果图的绘制过程是对被测试系统外部特征的建模过程。在实际测试过程中，因果图和判定表两种方法往往同时使用，根据系统输入和输出间的因果图可以得到判定表，根据判定表产生设计测试用例。因果图需要描述输入与输出之间的因果关系和输入与输入之间的约束关系。表示输入与输出间的因果
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2023-11-29 10:28:59
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通过Matplotlib画sin(x)《Python程序设计与科学计算》中的一些笔记。1.初始绘制通过np.linspace生成一个等差数列。为了使曲线变得平滑，在[0,2π]的区间内生成256个数据，生成的图像如图1所示。import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, num=25
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2023-10-13 12:51:03
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文章目录一、前言二、基于turtle实现绘制圣诞树三、效果展示四、实现步骤代码实现分步骤1. 导入库2. 配置圣诞树高度等信息3. 定义函数get_color()可获取随机颜色4. 定义函数snow() 绘制一朵雪花5. 定义函数name()可随机写一些文字6. 定义函数koc() 绘制星星7.定义函数tree()绘制树干8.开始绘制树干9.绘制merry christmas，并循环等待完整编码
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2023-08-02 09:32:30
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Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。Seaborn的安装>>>pip install seaborn
>>>pip install seaborn
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2024-02-22 15:29:29
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常见可视化工具pandas和matplotlib就可以直接出分析的图表了，最基本的出图方式，是面向数据分析过程中出图的工具； Seaborn相比matplotlib 封装了一些对数据的组合和识别的功能； 用Seaborn出一些针对seaborn的图表是很快的，比如说分布图、热图、分类分布图等。 如果用matplotlib需要先group by先分组再出图；Seaborn在出图的方式上，除了图表的可
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2023-08-10 21:40:41
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这篇文章介绍matplotlib绘制阶梯图和直方图，直方图在图像处理中有比较广泛的用途，用来表示的是数值分布图，可以看出是柱状图的一种特殊变种。 1、step阶梯图用法类似pyplot.plot()，多了个参数where表示划线阶梯在该点的前中后哪个位置，可以是’pre’，’mid’，’post’等三种类型，默认’pre’。print('\n-----欢迎来到juzicode
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2023-09-08 19:29:48
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