# Python统计P R mAP
[，其中TP表示真正例数，FP表示假正例数。
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原创
2023-08-26 14:44:55
253阅读
import jieba
#1.获取文本
with open('book.txt','r',encoding='UTF-8') as fp:
txt = fp.read()
#2.分词
words = jieba.lcut(txt)
# print(words)
#3.过滤文本
for ch in '，。？！“ ” ；：、》《\n \u3000':
if ch in word
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2023-06-08 20:06:01
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系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，...
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2022-12-08 13:27:25
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在数据分析与机器学习的领域，精准率 (Precision) 和召回率 (Recall) 是评估模型性能的两个关键指标。计算这两个指标通常涉及对混淆矩阵的理解和应用，尤其是在分类模型的评估中。以下是关于"python 计算 P R"问题的复盘记录，旨在帮助开发者更好地理解如何在 Python 中实现这些计算。
## 初始技术痛点
在实际应用中，开发者常常面临以下问题：
1. 如何规范化分类模型
文章目录一、统计函数1. 求平均值 mean()2. 中位数 np.median3. 标准差 ndarray.std4. 方差 ndarray.var()5. 最大值 ndarray.max()6. 最小值 ndarray.min()7. 求和 ndarray.sum()8. 加权平均值 numpy.average()二、数据类型1. 数据存储2. 定义结构化数据3. 结构化数据操作三、操作文件
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2023-08-07 21:30:22
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常见评价标准如Precision，Recall，AP，mAP的具体计算过程 评价指标 True positives: 简称为TP，即正样本被正确识别为正样本，飞机的图片被正确的识别成了飞机。 True negatives: 简称为TN，即负样本被正确识别为负样本，大雁的图片没有被识别出来，系统正确地 ...
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2021-09-08 16:06:00
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本文共2136字，建议阅读5分钟。本文介绍了采用创建一个Python脚本，用该脚本模仿R风格的函数的方法来方便地进行统计。是用R语言还是用Python语言？这是一个旷日持久的争论。在此，我们可以尝试采用折中路线：创建一个Python脚本，用该脚本模仿R风格的函数，来方便地进行统计！简介用R语言还是用Python语言？这是数据科学和机器学习的一场大的争论。毫无疑问，这两种语言在最近几年都取得了巨大的
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2023-08-04 10:09:35
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Python内建了map()和reduce()函数。一、map()函数map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：f(x) =
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2023-08-07 20:35:30
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# Java中map的统计应用
在Java编程语言中，Map是一种常用的数据结构，用于存储键值对。在实际应用中，我们经常需要对Map中的元素进行统计，以便了解数据的分布情况或者进行进一步的处理。
## Map的统计方法
Java中的Map接口提供了多种方法来进行统计操作，其中最常用的包括`get()`、`put()`、`containsKey()`等方法。除了这些基本操作外，我们还可以借助J
原创
2024-05-26 04:36:44
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1.为何使用R与起源于贝尔实验室的S语言类似，R也是一种为统计计算和绘图而生的语言和环境，它是一套开源的数据分析解决方案，由一个庞大且活跃的全球性研究型社区维护。但是，市面上也有许多其他流行的统计和制图软件，如Microsoft Excel、SAS、IBM SPSS、Stata以及Minitab。为何偏偏要选择R？ R有着非常多值得推荐的特性。 多数商业统计软件价格不菲，投入成千上万美元都是可
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2023-08-17 16:48:23
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文章目录基本统计分析1基本方法summary()函数apply()函数lapply()函数sapply()函数2.常见的描述指标标准误binom.test (二项分布精确检验)变异系数极差偏度系数（skewness）3分组计算描述性统计量aggregate()函数by()函数频数表和列联表列联表生成频数表一维列联表二维列联表3多维列联表非参数检验假设检验（Hypothesis Testing）符
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2023-09-18 21:54:12
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前言rmap笔记。一、kernel 2.6.0版本rmap（第一版rmap）2.6.0版本的rmap的整体结构图如下所示。 2.6.0的rmap的主要函数是：page_add_rmap和try_to_unmap_onepage_add_rmap：其主要功能是将存储pte表项的虚拟地址放在struct pte_chain的ptes数组中，存放ptep时按照n-1、n-2、…、1、0这种次序存放，ne
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2023-12-14 13:52:36
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统计系列（四）利用Python进行假设检验z检验主要应用场景：在大样本量的总体比例检验核心：两样本的总体比例差异单样本比例检验# 检验样本合格率与0.38是否有差异
import numpy as np
from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest
counts=200; nobs=500; value=0.38
# 计算
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2024-04-01 22:59:27
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# Python中的P、R和F1：评估分类模型
在机器学习中，评估模型的性能是非常重要的。无论是在分类、回归还是其他任务中，评估模型的准确性和效果都是评估模型优劣的关键指标之一。而在分类任务中，常用的评估指标包括准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score），它们在评估分类模型时发挥着重要的作用。
## 准确率（Precision）
准确率是指分类器在所有
原创
2023-07-31 11:32:13
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# Python计算r值p值的步骤
## 概述
在统计学中，Pearson相关系数（r值）和p值是用来衡量两个变量之间线性关系的重要指标。r值的取值范围在-1到1之间，表示两个变量的相关程度。p值则用来判断r值的显著性，p值越小表示相关性越显著。
在Python中，我们可以使用scipy库中的stats模块来计算r值和p值。本文将介绍如何使用Python来进行这一计算。
## 步骤概览
下
原创
2023-09-16 11:42:56
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大家好，描述性统计分析主要是指求一组数据的平均值、中位数、众数、极差、方差和标准差等指标，通过这些指标来发现这组数据的分布状态、数字特征等内在规律。在Python中进行描述性统计分析，可以借助Numpy、Pandas、SciPy等科学计算模块计算出指标，然后用绘图模块Matplotlib绘制出数据的分布状态和频率及频数直方图，以更直观的方式展示数据分析的结果。一、描述性统计指标计算用describ
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2023-06-20 17:14:21
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Python数据分析—— pandas统计分析基础 （一）Pandas—数据分析核心库pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。提供了一系列能够快速、便捷地处理结构化数据的数据结构和函数。高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如 SQL）灵活的数据处理功能。复杂精细的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切块、聚合及选取数据子集等操作文本文件读取op
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2023-12-24 21:34:07
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P 值是最常用的一个统计学指标，几乎统计软件输出结果都有P值。
统计学的观点，超过一定基准（比如 5%，其实是低于5%），就不能简单地认为这是偶然事件了，而是受到了外在的影响。一般而言，为了确定从样本（sample）统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检验。通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probabili
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2016-08-26 14:52:00
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目的: 1.描述性统计分析 2.频数表和;列连表 3.相关系数和协方差 4.t检验 5.非参数统计在上一节中使用了图形来探索数据,下一步就是给出具体的数据来描述每个变量的分布和关系1.描述性统计分析 探究案例:各类车型的油耗如何?对车型的调查中,每加仑汽油行驶的英里数分布是什么形式(均值,标准差,中位数,值域等) 1.1使用内置的summary函数来获取最小值,最大值,四分位数和数值
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2023-08-22 11:29:50
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一、 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集。这些工具可分为有监督或无监督。1、监督学习：用于根据一个或多个输入预测或估计输出。常用于商业、医学、天体物理学和公共政策等领域。2、无监督学习：有输入变量，但没有输出变量，可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构。以下简单的用3个数据集来说明。1、工资数据 我们希望了解雇员的年龄、教育和年份
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2023-10-25 10:22:36
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