一、介绍1.1 背景1.2 发展历史一般来说，谈及DL领域时序预测，首先大家会想到RNN类的模型，但RNN在网络加深时存在梯度消失和梯度爆炸问题。即使是后续的LSTM，在捕捉长期依赖上依然力不从心。再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型
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2023-12-19 20:36:23
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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
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2023-05-30 19:13:48
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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介绍中国新闻综合网站想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通
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2023-09-05 10:13:07
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干货auc的计算有两种计算方式：
第一种：适合口算，特殊说明：一组正负样本得分相同则分子给0.5即可，多组相同乘以组数即可第二种：大多数书上给的计算公式，相较第一种不太适合口算。另外还有绘制ROC曲线，再算area-under-curve的方式，通用方式积分求面积tf.metrics.auc常用的auc计算方式有两种
一种是tensorflow的tf.metrics.auc函数一种是s
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2023-08-30 08:40:35
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当需要根据已有的时间序列数据，预测未来多个时刻的状态时，被称之为时间序列多步预测。 时间序列多步预测有五种策略，分别为： 1、直接多步预测（Direct Multi-step Forecast） 2、递归多步预测（Recursive Multi-step Forecast） 3、直接递归混合预测（Direct-Recursive Hybrid Forecast） 4、多输出预测（Multiple
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2023-07-19 22:13:58
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# 如何在Python中计算AUC（曲线下面积）
AUC（Area Under the Curve，曲线下面积）是评估分类模型性能的重要指标。在二分类问题中，AUC反映了模型在区分正负样本中的能力。本文将带领您逐步了解如何在Python中计算AUC。
## 流程概览
在实现AUC计算的过程中，我们可以总结出以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
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
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2023-09-26 17:21:49
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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
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2024-04-25 15:05:16
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python分段函数如何编写？_后端开发python编写分段函数的方法：首先绘制分段函数【y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)】；然后使用Matplotlib绘制分段函数；最后绘制三角波形即可。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
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2023-08-30 08:39:42
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源代码: Lib/sunau.pysunau 模拟提供了一个处理 Sun AU 声音格式的便利接口。请注意此模块与 aifc 和 wave 是兼容接口的。音频文件由标头和数据组成。标头的字段为：域目录magic word四个字节 .sndheader size标头的大小，包括信息，以字节为单位。
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2023-11-07 13:18:37
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时间序列预测法按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。回归分析预测法
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2023-12-26 10:21:53
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# Python编程计算AUC（曲线下面积）
AUC（Area Under the Curve）是评估二分类模型性能的重要指标之一。它表示接收操作特征曲线（ROC Curve）下面的面积。AUC 值的范围从 0 到 1，值越大，表明模型的性能越好。本文将介绍如何使用 Python 编程计算 AUC 值，并通过示例来说明。
## 1. AUC的概念
在二分类问题中，我们得到了真实标签和预测概率
#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_curvefrom skle
原创
2022-07-18 10:42:38
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# Python KS AUC 计算科普文章
在机器学习领域，评估模型性能是非常关键的一步，而KS值（Kolmogorov-Smirnov Statistic）和AUC（Area Under Curve）则是常用的评估指标。本文将深入探讨KS和AUC的意义、计算方法，并提供代码示例和可视化效果。
## 1. KS值与AUC的定义
### KS值
KS值是衡量分类模型性能的统计量，主要用于二
原创
2024-10-26 03:56:03
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import numpy as np
def AUC1(labels, preds):
"""
所有的正负样本对中，正样本排在负样本前面占样本对数的比例。
[1,1,1,1,0,0], [0.9,0.8,0.7,0.8,0.3,0.2], AUC=1
"""
pos = [i for i in range(len(labels
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2023-06-20 15:30:35
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随着数据科学和机器学习的蓬勃发展，模型评估变得越来越重要。其中，AUC（Area Under the Curve）是一个非常重要的性能指标，用于评估分类模型的表现。本文将通过Python实现计算AUC，详细记录这个过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论，以及最后的总结与展望。
## 背景描述
在过去的十年中，越来越多的研究和应用开始关注模型的性能评估，其中AUC凭借其对分类
目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列问题描述多层感知机回归多层感知机回归结合“窗口法”改进方向 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras原文使用 python 实现模型，这里是用 R基于 Keras 用深度学习预测时间序列时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题。在本
在使用Python进行多维时序预测时，我们需要注意一些关键的环境配置和步骤。本文将逐步引导你完成整个过程，从环境准备到扩展应用。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的软硬件环境是合适的，以下是必要的配置：
| 组件 | 版本 | 备注 |
| ------------ | -------
环境win7，x64，python3.6# python版本查看
python --version安装模块numpy，mkl，scipy，sklearn（scikit_learn），matplotlib等等 在windows系统中打开命令行窗口cmd，然后使用pip install numpy安装。但是有的时候报错，这个时候直接去开头给的那个下载whl文件的地址下载需要的whl文件，然后pip i
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的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算
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2023-07-19 20:44:26
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