# Python多分类中的TPR计算
在机器学习中，尤其是在多分类问题的处理上，模型的评估指标非常重要。其中，真阳性率（True Positive Rate，TPR）是一个常用的性能衡量标准。TPR，也称为召回率（Recall），用于表示被正确分类的正样本占所有实际正样本的比例。本文将通过 Python 代码示例来介绍如何在多分类场景中计算 TPR，并给出一些相关的概念。
## 一、TPR的定
原创
2024-10-15 06:22:52
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文章目录一、按照类别单独分类astype()astype()用法二、时间操作第一种：直接利用to_datetime()第二种：Series.dt三、分组聚合操作分组（1）groupby()方法聚合（1）agg()方法① 使用方法1② 使用方法2③ 使用方法3④ 使用方法4（2）在分组的基础上进行聚合操作（3）apply()方法（4）transform()方法① 对于离差标准化四、透视表五、cros
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2023-12-20 17:13:12
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# 多分类中FAR（误报率）计算的Python实现
## 引言
在机器学习和计算机视觉领域，尤其是图像识别和自然语言处理任务中，分类模型的评估尤为重要。FAR（False Acceptance Rate，误报率）是评估模型性能的常用指标之一。虽然FAR通常用于二分类问题，但在多分类问题中也同样适用。本文将探讨如何计算多分类场景下的FAR，并通过Python代码示例进行演示。
## 什么是FA
原创
2024-08-23 03:26:00
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在处理深度学习分类问题时，会用到一些评价指标，如accuracy（准确率）等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕，不太好理解。本文写出我的理解，同时以语音唤醒（唤醒词识别）来举例，希望能加深理解这些指标。 1，TP / FP / TN / FN下表表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，把不属于当前类的都认为是负例），表中的四个参数均用两个字母表示，第一个字母表示判断结果正确与否（正确用T（
混淆矩阵、查准率P和召回率R参加夏令营时候遇到过混淆矩阵、查准率和召回率的计算方法的问题，今天看书又回顾到这个概念，个人觉得对这个概念还是需要有非常清醒的认识的，做个记录。二分类的混淆矩阵假设正例为我有病，那反例就是我没病。 TP就是，我有病，判断有病。 FN就是，我有病，但是没判断出来，觉得我没病。 FP是，我没病，但是判断我有病。 TN是，我没病，判断的也是我没病，判断的是正确的。真实情况\预
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2023-10-11 19:06:02
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上一篇博文介绍了使用imageai通过五行代码来实现图像分类的问题，如果不使用imageai，使用keras和tensorflow如何灵活的训练图片多分类问题呢，其实imageai也是基于keras api封装的图像识别库。 python，tensorflow，keras等库的安装参见上一篇博文的环境搭建部分：开发环境搭建 &nbs
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2024-06-04 08:30:29
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# Python 多分类问题计算 ROC 曲线
在机器学习领域，多分类问题是一个常见的任务。与二分类问题不同，多分类问题需要我们处理多个类别的分类问题。这使得对模型性能的评估变得更加复杂。ROC（接收者操作特征曲线）通常用于二分类问题，但我们可以通过某些方法将其扩展到多分类场景。本文将深入探讨如何在 Python 中实现这一过程，并提供相应的代码示例。
## 什么是 ROC 曲线？
ROC
原创
2024-09-08 05:01:49
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系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logistic regression机器学习笔记——多层线性（回归）模型 Multilevel (Linear Regression) Model深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader深度学习笔记——pytorch
列表是python中非常常用的一个数据结构，它的语法如下： [item1, item2, item3, …] 由中括号将所有列表元素括起来，不同的元素之间通过逗号分隔。 列表中的元素item，支持几乎所有类型的数据，并且同一个列表中的所有元素可以是不同的数据类型。所以列表使用起来会非常灵活。用过C语言数组结构的同学应该知道，数组结构只能存储同一类型的元素，比如整型数组、字符串数组等等。另
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2024-10-02 07:39:23
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背景：最近在看《Python机器学习》这本书，想整理成笔记，供自己和小伙伴们学习。这次的内容是数据预处理中的类别数据的转换。什么是类别数据什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。比如说，在一个电影数据集中，电影类型特征列中就有一些类别数据（科幻、爱情、恐怖、乡村等等）。以下用电影数据集为例说明：利用Pandas写的DataFrame数据框标称特征和有序特征类别数据特征又可
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2024-09-28 10:41:25
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如何巧妙使用python处理分类数据整理和总结问题,数据分析,新人在工作场所,精通一门语言是非常重要的。编写一个web服务,您可以使用python编写服务器脚本,使用python,数据清洗和web爬行,使用python,做机器学习数据挖掘使用python,等等,所以生命是短暂的,我使用python。以下问题是一个典型的分类和总结问题的数据排序。各种软件、SAS、R语言甚至Excel可以更好地解决这
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2023-09-04 15:38:02
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本篇主要内容：ROC曲线、多分类混淆矩阵ROC曲线ROC全称是Receiver Operation Characteristic Curve，它描述的是TPR和FPR之间的关系。ROC曲线TPR(True Positive Rate)的计算公式为：它表示预测值为1，真实值也为1中预测正确的比例，TPR其实就是Recall。FPR(False Positive Rate)的计算公式为：它表示预测值为
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2024-08-26 13:18:39
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1、混淆矩阵2、准确率在数据集不平衡时，准确率将不能很好地表示模型的性能。可能会存在准确率很高，而少数类样本全分错的情况，此时应选择其它模型评价指标。3、精确率（查准率）和召回率（查全率）positive class的精确率表示在预测为positive的样本中真实类别为positive的样本所占比例；positive class的召回率表示在真实为positive的样本中模型成功预测出的样本所占比
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2024-02-23 07:05:26
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根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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Logistic回归的两种方法：梯度下降法和优化函数逻辑回归是一种非常流行的机器学习技术。当因变量是分类的时，我们使用逻辑回归。本文将重点介绍针对多类分类问题的逻辑回归的实现。我假设您已经知道如何使用Logistic回归实现二进制分类。如果您尚未使用Logistic回归进行二进制分类，那么建议您先阅读本文，然后再深入研究本文。因为多类分类是建立在二进制分类之上的。您将在本文中学习二进制分类的概念，
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2023-10-08 18:46:13
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说在前面 这篇博客主要介绍怎么解决多分类问题？下面我们解决多分类问题的时候会用到 Softmax Classifier，下面我们就来看看 Softmax 分类器怎么解决多分类问题的以及我们如何实现。 上一篇博客我们对糖尿病数据集进行了二分类，我们最后输出的是 的概率和 但实际上，我们还介绍了一些其他数据集，比如 MNIST（手写数字），这个数据集的分类一共有 10 类（分
1.sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类auc的用法用法：计算aucsklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None)[source])输入参数（
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2024-01-10 17:24:59
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1、混淆矩阵可以用来总结一个分类器结果的矩阵。对于k元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果。 对于最常见的二元分类来说，它的混淆矩阵是2乘2的，如下 TP == True Postive ==真阳性 ：样本的真实类别是正例，并且模型预测的结果也是正例 FP = = False Positive == 假阳性 ：样本的真实类别是负例，但是模型将其预测成为正例 FN == F
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2024-01-08 19:43:27
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KNN算法KNN算法类型:knn(k-Nearest Neighbors),K最近邻算法.属于有监督学习的分类和回归算法.KNN算法原理1.计算测试样本与训练集中所有样本之间的相似度(使用距离表征相似度.) 2.按照距离递增排序 3.选择与测试样本中距离最近的k个训练样本. 4.根据选择出的K个样本的标签,进行投票或平均 (投票为分类问题,求平均为回归问题).KNN算法的特点1.计算复杂度高(最初
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2023-06-30 17:34:25
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