1.概述 AUC（Area Under roc Curve）是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多，例如：大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准：分类精度；在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision，等等。其实，度量反应了人们对”好”的分类结果的追求，同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识，而不同时
摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像阈值化处理操作，包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。
一. 阈值化（注：该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》）图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像
转载
2023-10-13 12:51:23
71阅读
AUC 指标直观意义AUC 指标用于评价分类器对于正、负样例的辨别能力，对出结果的排序位置（按照预测为正例的概率）敏感。为什么提出这个指标？一般来讲，精确率、召回率等指标，都需要设定一个阈值去判别是属于正类还是负类，例如预测分大于等于0.5判别为正类，小于0.5判别为负类。如何设定这个阈值，是个问题。而AUC这个指标则不需要设阈值。（或者说，每种阈值的情况都考虑了，下面介绍）计算方式利用ROC所围
转载
2024-06-30 09:39:29
103阅读
数据集：seeds.tsv15.26 14.84 0.871 5.763 3.312 2.221 5.22 Kama
14.88 14.57 0.8811 5.554 3.333 1.018 4.956 Kama
14.29 14.09 0.905 5.291 3.337
# 通过 ROC 曲线获得阈值实现分类优化
在机器学习的实际应用中，模型的性能评估是一个重要的环节。特别是在二分类问题中，通常我们会使用 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和 AUC 值（Area Under the Curve）来判断模型的好坏。本文将通过一个实际案例，展示如何利用 ROC 曲线获取最佳阈值，并结合 Python 实现
原创
2024-10-06 03:32:04
341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
# Python根据阈值修改字体颜色
在数据可视化中，经常需要根据不同的数值范围来显示不同的字体颜色，以突出重要信息或增强视觉效果。Python提供了简单的方法来根据阈值修改字体颜色，让图表更加吸引人。
## 如何根据阈值修改字体颜色
我们可以使用matplotlib库中的Text类来实现根据阈值修改字体颜色的功能。首先，我们需要定义一个函数，根据数值大小返回对应的颜色。
```pytho
原创
2024-04-05 03:38:48
59阅读
参考文章ROC曲线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。我们这里只讨论二值分类器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score1，以及我们今天要讨论的ROC和AUC。下图是一个ROC曲线的示例正如我们在这个ROC曲线的示例图中看到的
转载
2024-05-17 10:46:16
288阅读
目录Python和ML基础前言1.闭包1.1 基本概念1.2 作业2.sqrt(2)2.1 传统方法2.2 梯度下降法2.3 牛顿法3.拓展3.1 常用函数的导数3.2 链式法则3.3 作业总结 Python和ML基础前言手写AI推出的全新保姆级从零手写自动驾驶CV课程，。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。 本次课程主要学习闭包(即返回函数的函数)、导数的相关概念以及利用导数求解sqrt(2)
转载
2024-08-05 19:43:00
29阅读
1. 统计直方图我的理解，灰度直方图就是统计整张图片的灰度值。比如说对于一张8位图，其灰度级数为0~255，那么灰度直方图便是统计灰度依次区0~255的个数，比如说灰度是127的像素个数，灰度是0的个数等等。下面是用Python实现的代码：定义函数def calGrayHist(image):
r,c=image.shape#灰度图尺寸
#创建一个一维数组grayHist，长度为
# Python 根据 URL 获取 Host
## 简介
在进行网络开发或爬虫任务时，有时候我们需要从给定的 URL 中提取出主机名（Host）。Python 提供了一些库和方法来实现这个功能。在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 来根据 URL 获得 Host，并提供详细的代码示例和说明。
## 步骤
下面是一个整个过程的概览，我们将在接下来的部分中详细介绍每一步需要做什么。
原创
2024-01-14 09:30:10
218阅读
简介id()函数与 hash()函数是 Python 中的两个内置函数。它们的功能当然不同，但都可谓是返回数据 “特征值” 的函数，且在一些情况下有不错的作用。id() 函数id(x) 返回对象x独有的，或者说代表它 “identity” 的一个值，所有变量（对象）能使用该函数。同一时间程序中所有变量（对象）的 id 值互不相同。print(id(321), id(231), id([3
转载
2024-09-12 14:22:06
38阅读
#利用下列函数方便实现自动化操作
import os
import pyperclip
import pyautogui
from keyboard import is_pressed
from time import sleep
import cv2
def accRecog(recogImgPath, do=pyautogui.click, method=cv2.TM_CCOEFF_NORM
转载
2023-09-22 14:05:47
0阅读
auc介绍：AUC即ROC曲线下的面积，假设是一个二分类的问题，我们如果使用逻辑回归，需要设定一个阈值做分类，AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价roc曲线的横坐标和纵坐标分别是True Positive Rate（真阳率）、False Positive（伪阳率）；TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的
转载
2023-08-11 22:52:56
465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
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，如下图： 要理解这张图的含义，得先理解下面这个表： 表中列代表预测分类，行代表实际分类： 实际1，预测1：真正类（tp） 实际1，预测0：假负类（fn） 实际0，预测1：假正类（fp） 实际0，预测0：真负类（tn） 真实负样本总数=n=fp+tn 真实正样本总数=p=tp+fn
转载
2023-08-30 09:22:42
230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
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
字典为了保存具有映射关系的数据，Python 提供了字典，字典相当于保存了两组数据，其中一组数据是关键数据，被称为 键 key ；另一组数据可通过 key 来访问，被称为 值 value。 由于字典中的 key 是非常关键的数据，而且程序需要通过 key 来访问 value，因此字典中的 key 不允许重复，键必须是唯一的，但值却不必。值可以取任意数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组
转载
2023-08-10 08:55:04
87阅读
一、概述1、条件 不是所有数据类型都可以应用二分查找法,他需要满足以下的条件: 是一个有序序列(索引数组),且是已经排好序的序列.2、查找原理 在一个有序序列中查找一个指定的数,如果首先和这个序列的中间数相比如果相等就找到返回,如果比这个中间数小,即在序列左边找,如果比中间数大就从右边查找,直到找到或未找到返回.二、python代码实现知道了条件和原理后,其他任何一门语言都可实现,以下是pytho
转载
2024-07-08 06:35:27
70阅读
