1.acc计算原理sklearn中accuracy_score函数计算了准确率。在二分类或者多分类中，预测得到的label，跟真实label比较，计算准确率。在multilabel（多标签问题）分类中，该函数会返回子集的准确率。如果对于一个样本来说，必须严格匹配真实数据集中的label，整个集合的预测标签返回1.0；否则返回0.0.2.acc的不适用场景：在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指
线性回归线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析， 来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自 变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回 归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单 回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归：使用形如y=wTx+b 的线
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2024-02-25 05:09:01
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AUC原理一、AUC起源AUC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，而不同时期流行的度量则反映了人们认识
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2023-07-26 21:58:49
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# Python计算R方
R方（R-squared）是统计学中用来衡量回归模型拟合优度的一个重要指标。它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合得越好。在Python中，我们可以使用`numpy`和`scipy`等库来计算R方值。
## R方的计算方法
R方表示的是因变量的变异中可以由自变量解释的部分的比例。其计算方法如下：
1. 首先计算总平方和（Total Sum of Squar
原创
2024-05-29 03:15:34
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约万字长文预警，如果你没时间，就不用看了，这就是一个梳理的文章，方便我后来找资料。因为工作的关系，近期需要梳理一些 Python 的知识(可能有小伙伴知道了，LI-6800 搞了个大动作，支持 Python 编程了)，首先要认真系统的梳理的是关于时间和日期的处理，但本着一次也是做工作，两次也是做工作，反正都同样是知识，二者也是密切相关，所幸把 R 相关的知识也一并梳理了。时间日期的基础知识先把经常
题目?编写求最大公因子的函数；编写求模逆的扩展欧几里得算法函数；编写rabin-miller素性检测算法函数；编写生成大素数的算法函数；编写生成RSA公私钥对的函数；编写RSA加密和解密函数；思路分析?1.这里传进两个参数，我的思路是从较小的数中倒序遍历出最大公因子。倒序的原因是你一旦找到某个公因子，那么它一定是最大的公因子，可以节省时间。另外还要对异常作出相应处理，如果参数中有0存在就返回-1，
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2023-12-24 00:22:59
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本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文，目的是通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。在之前的系列文里，大家能看到K线，均线，成交量的案例，在本文里，大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点，在后继系列文里，大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例。1 RSI指标的原理和算法描述相对强弱指标（RSI）是
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2023-08-24 09:42:06
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# Python实现R方计算
在统计学中，R方（R-squared）是一种用于衡量回归模型拟合优度的统计量。它表示因变量（Y）的变异中能被自变量（X）解释的比例，通常用于评估一个回归模型对实际数据的拟合程度。在本文中，我们将介绍如何使用Python来计算R方值，并通过代码示例来演示计算过程。
## 什么是R方？
R方是一个介于0到1之间的数值，表示因变量的变异中有多少被自变量解释了。其计算公
原创
2024-04-06 06:32:18
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01输出方式表达式语句、print()函数和使用文件对象的write()方法。02输出形式格式化输出str.format()函数、转成字符串可以使用repr()或str()函数来实现。(1)repr()：产生一个解释器易读的表达形式，便于字符串的拼接。例：输出平方与立方的表 for x in range(1,11): print(repr(x).rjust(2),repr
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2023-11-03 11:58:34
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一：安装前的检查准备工作1，Oracle需要一些32位的库，具体依赖的32位库文件如下：• glibc-devel-2.12-1.7NFS.i686.rpm
libXp-1.0.0-15.1NFS.i686.rpm
libX11-1.3-2NFS.i686.rpm
libXau-1.0.5-1NFS.i686.rpm
libXext-1.1-3NFS.i686.rpm
libx
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2024-09-27 06:45:10
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# 回归计算R方的Python实现
回归分析是一种数据分析方法，用于探究自变量与因变量之间的关系。在回归分析中，一个重要的评估指标是R方（R-squared），它可以帮助我们判断回归模型的拟合程度。本文将介绍回归计算R方的原理，并使用Python实现。
## R方的定义
R方是回归模型拟合程度的度量。它表示因变量的变异程度中，可以由回归模型解释的比例。R方的取值范围为0到1，越接近1表示回归
原创
2024-01-21 05:34:56
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# 了解R方及其在Python中的计算
在统计学和机器学习中，我们常常需要评估一个模型的拟合优度（goodness of fit）。而R方（R-squared）就是一个用于衡量模型解释变量与响应变量之间关系的常用指标。本文将详细介绍R方的概念、计算方法，并通过Python代码进行实际计算。
## 什么是R方？
R方，也称为决定系数（coefficient of determination），
在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后，需要对数据进行分布探索和两两关系分析等。主要内容有描述性统计分析、频数表和列联表、相关系数和协方差、t检验、非参数统计。7.1描述性统计分析7.1.1方法云集书上说，R中的描述性统计量函数“多的尴尬”。summary函数返回最大值、最小值、上下四分位数、中位数、平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计。还讲了apply、sapply函数，写了峰度和偏度。
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2024-01-22 21:50:16
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### Python计算决定系数r方的步骤
#### 1. 加载数据
首先，我们需要加载用于计算决定系数的数据。假设我们有两个数组，一个表示自变量x，另一个表示因变量y。可以使用NumPy库的`array`函数创建这些数组。下面是加载数据的代码：
```python
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([
原创
2023-12-23 03:51:19
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# Python计算R方与RMSE值
在数据科学的领域，R方（R-squared）和RMSE（Root Mean Squared Error）是评估模型性能的重要指标。R方表示模型对数据解释的程度，而RMSE则是预测值与实际值之间的收敛程度的度量。本文将指导你如何使用Python来计算这两个指标，下面是整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 06:43:39
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——sklearn（Google公司开始投资，是大数据战略的一个步骤）是python的机器学习模块，可用于模式识别，用在一般知识发现，例如户外参与人口的类型。sklearn包自带数据集。 svm1.定义 支持向量机（SVM）是一组用于分类,回归和异常值检测的监督学习方法。
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2023-10-24 05:33:01
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目录1.决策树2.ID3算法3.C4.5算法ID3/C4.5的防过拟合ID3/C4.5的缺失数据4.CART算法1）cart在分类方面：基于基尼系数：Gini(D)2）cart在回归方面：基于方差/标准差CART的剪枝sklearn实现：分类DecisionTreeClassifier回归DecisionTreeRegressor 1.决策树1.1定义Ck表示第k个类，特征T可取n个不同
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2024-06-28 10:57:29
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# R语言中的卡方计算
卡方检验是一种广泛应用于统计学的假设检验方法，主要用于检验变量之间的独立性或配比的显著性。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了丰富的函数和包来进行卡方检验。本文将介绍R语言中的卡方计算，包括基础概念、应用实例、以及如何可视化数据分析的结果。
## 1. 卡方检验的简介
卡方检验通常用于以下两个方面：
- **独立性检验**：用来判断两个分类变量是否相互独立。
-
原创
2024-08-30 06:41:56
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# 引入sklearniris数据
from sklearn.datasets import load_iris
# 划分数据，训练/验证数据
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 转换器，转换为sparse矩阵或one-hot编码矩阵
from sklearn.feature_extraction import DictVe
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2024-07-01 17:09:09
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# Python Sklearn 计算 Score 的简单指南
在机器学习的世界里，“Score”通常指的是模型的性能评分。评分标准可以有多种，如准确率、精确率、召回率等。在 Python 的机器学习库中，`scikit-learn` 是一个非常流行的工具，它提供了多个方法来计算模型的评分。
本文将通过简单的例子介绍如何在 `sklearn` 中计算评分，并展示如何使用这些评分来评估模型的性能
原创
2024-10-17 13:40:53
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