准确率，精准率，召回率分类问题中的混淆矩阵如下 TP： 预测为1，预测正确，即实际1FP： 预测为1，预测错误，即实际0FN： 预测为0，预测错确，即实际1TN： 预测为0，预测正确即，实际0准确率 accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下： 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡 的情况下，并不能作为很好
转载
2024-05-11 22:22:13
352阅读
回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法，主要用于确定2种或2种以上变量间相互依赖的定量关系。回归分析的基本思想是：虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。建立线性回归模型后，根据实测数据求解模型的各个参数，然后评价回归模型能否很好地拟合实测数据，如果能，能可以根据自变量作进一步预测。由于客运量的影响因素复杂，其变化呈现一定的随机波动特
转载
2024-05-13 13:11:55
90阅读
单纯理解算法还算容易，但是到实际工作中就往往理不清头绪，特征变量从哪来，又怎么选，模型的输出结果是什么，如何评价模型好坏，有了模型如何应用，模型上线之后还要做什么等等一系列问题。今天我们就以常用的逻辑回归为例，结合实际场景说说如何应用结果问题的过程。对于数据产品经理、数据建模师、数据挖掘工程师、数据分析师来说，都必须了解全部流程。算法描述逻辑回归(Logistic Regression)是应用非常
转载
2024-06-19 09:40:10
33阅读
线性模型1. 用于二分类的线性模型2. 用于多分类的线性模型 线性模型也同样应用于分类问题。 1. 用于二分类的线性模型首先我们看一下二分类，预测公式： 这个公式上一篇博文里面的线性回归公式非常相似，但是我们没有返回特征的加权求和，而是为预测设置了阈值（0）。如果函数值小于0，我们就预测类别-1；若函数值大于0，我们就预测类别+1。最常见的两种线性分类算法是Logistic回归和线性支持向量机
转载
2023-10-08 12:46:09
0阅读
集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。 集合方法可分为两类：序列集成方法，其中参与训练的基础学习器按照顺序生成（例如 AdaBoost）。序列方法的原理是利用基础学习器之间的依赖关系。通过对之前训练中错误标记的样本赋值较高的权重，可以提高整体的预测效果。并行集成方法，其中参与
转载
2024-08-23 15:17:18
83阅读
# Python预测准确率计算
在机器学习和数据科学领域，预测准确率是评估模型性能非常重要的指标之一。准确率是指在所有预测正确的样本数与总样本数之间的比率。在Python中，我们可以使用各种库和工具来计算预测准确率，帮助我们评估我们的模型性能。
## 什么是预测准确率？
预测准确率是用来评估分类模型性能的指标，它表示模型正确预测的样本在总样本中所占的比例。通常情况下，预测准确率越高，说明模型
原创
2024-06-11 05:30:10
64阅读
# Python股票预测准确率
股票市场一直以来都是投资者关注的焦点，因此股票预测一直以来都是一个热门的话题。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了许多工具和库来进行股票预测和分析。在本文中，我们将介绍如何使用Python来预测股票，并评估预测准确率。
## 数据收集
首先，我们需要收集股票的历史数据，以便进行预测。有许多免费的金融数据API可以使用，例如Alpha Vantage、Y
原创
2023-07-28 09:13:22
229阅读
1，快速排序
题目形式：手写一下快速排序算法。
题目难度：中等。
出现概率：约50%。手写快排绝对是手撕代码面试题中的百兽之王，掌握了它就是送分题，没有掌握它就是送命题。
参考代码：
def quick_sort(arr,start=0,end=None):
if end is None:
end = len(arr)-1
if end<=start:
return(arr)
i,j = s
我是初学者有不对的地方请多指教
1分类和回归的区别 简单的理解 输出Y是连续的 例如房价多少 花瓣长短 这些就是回归 ，如果输出是离散的 分几类的 例如手写识别这些都是属于分类分类算法需要标签训练 knn属于监督学习算法简单的k临近值 预测房价假如我有一个三居室想挂在爱比邻出租 不知道租金写多少合适，正常的会去爱比邻搜一下 和我房子类似的租多少钱； k临近值算法就和这个原理差不多第一步
logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感
转载
2024-03-28 22:49:45
229阅读
统计学习方法是基于训练数据构建统计模型，从而对数据进行预测和分析。 统计学习分为，监督学习（supervised learning），非监督学习，半监督学习和强化学习（reinforcement learning），其中以监督学习最为常见和重要，所以这里只讨论监督学习统计学习的过程如下， 1. 获取训练数据集合 2. 确定假设空间，即所有可能的模型的集合 3. 确定模型选择的准则（什么是最优模型的
1.逻辑回归简介 逻辑回归（logistic regression）是机器学习模型中的基础模型，周志华老师的书中翻译为对数几率回归。很多模型都涉及到逻辑回归，比如SVM、GBDT、AdaBoost等。虽然名字当中有“回归”两个字，但是逻辑回归是用于分类，它可以理解为线性函数和一单调可微函数组成的复合函数。常用的单调
1.背景介绍随着数据量的增加，机器学习和数据挖掘技术的应用也日益广泛。回归问题是机器学习中最常见的问题之一，它涉及预测连续值的问题。特征选择是解决回归问题时的一个关键步骤，它涉及选择与目标变量相关的特征，以提高模型的准确率和性能。在这篇文章中，我们将讨论特征选择与回归问题的关系，以及如何提高模型准确率的方法和算法。2.核心概念与联系2.1 回归问题回归问题是预测连续值的问题，如房价、股票价格等。回
在机器学习问题中，我们根绝解决的问题将机器学习算法归纳为三类：回归（regression）问题、分类（classification）问题及聚类（clustering）问题。作为机器学习三大解决的三大问题之一的回归问题，前辈们做了很多深入的研究，尤其是回归问题的两类难点问题（多重共线性及特征选择），在此随笔中，我主要根据prml开篇对多项式曲线拟合的试验，讨论影响回归模型泛化能力的两种因素及处理
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。1. 线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。线性回归模型被表示为一个方程式，
文章目录Log一、分类问题（Classification problems）1. 分类问题的例子2. 正类和负类3. 分类问题中不用线性回归二、假设表示（Hypothesis representation）1. Sigmoid 函数2. 模型解释三、决策边界（Decision boundary）1. 判断 y 何时取到边界值2. 多个特征量下的函数图像①简单例子②复杂例子四、代价函数（Cost
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
转载
2024-01-16 20:44:17
700阅读
本期给大家介绍的是116用python来预测螃蟹的年龄，效果图如下 ：这是调用训练好的模型来识别的，运行python 02pyqt.py的可视化界面，通过输入螃蟹的各项属性参数来预测最后螃蟹的年龄。代码下载和视频演示地址：代码整体是非常简便的，总共两个py部分和一个数据集在data文件夹下。Data数据如下，第一列是序号，第2至第9列是螃蟹的各项属性参数，最后一列是螃蟹的年龄。运行01main.p
# Python计算预测数据准确率
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要对模型进行评估，以判断其预测准确性。其中一种常用的指标就是准确率（Accuracy），即模型对测试数据集的预测结果与真实结果相符的比例。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python计算预测数据的准确率。
## 准确率的计算方法
准确率的计算公式如下：
\[
Accuracy = \frac{Number \ of \
原创
2024-04-29 05:55:14
613阅读
## Python预测模型准确率函数实现流程
为了帮助新手开发者实现Python预测模型准确率函数，我将介绍整个流程，并提供相应的代码和注释。以下是实现流程的表格：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤2 | 加载数据集 |
| 步骤3 | 数据预处理 |
| 步骤4 | 拆分数据集为训练集和测试集 |
| 步骤5 | 构建预
原创
2023-08-23 12:34:07
303阅读
