流畅的Python总览第一部分 序幕通过特殊方法，实现一个 13*4 52张的纸牌。第二部分 数据结构列表、字典和集合、文本和字节序列，用于放置数据的序列，包括了容器序列（list、tuple、collections.depue，可放置任何类型对象的引用）、扁平序列（基础类型：字符、字节、数值）第三部分 把函数视作对象将函数作为一等对象使用。python基础函数（高阶函数、匿名函数、函数式编程）、
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2024-09-15 13:06:19
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模型模拟值一般为连续的值，实测值为点，且一般带有误差# 导入必要的包，定义文件读取函数
import os
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
from pcse.fileinput import CABOFileReader # 读取CABO文件（作物土壤文件）
from pcse.fileinput import YA
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2023-11-23 21:33:42
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通过前面博文的介绍，对于分类有了一定的了解，由于在之前使用过sigmod函数进行梯度下降，所以对于这类算法也做了一个学习，今天正式学习了《机器学习实战》中的回归一章。分类针对离散数据，而回归针对连续型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。h=w0x0+w1x1.....+wn*xn这个方程就是regression equation，其中的w0，w1，，，wn被称为regression weight
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2024-09-01 23:12:27
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之前碰到多次星友提出类似这样的问题：展示预算和实际数据时，如果是已经发生的月份就显示实际数据，未发生的月份显示预算数据，并用不同的颜色区分，这应该怎么做呢？接着前面关于预算分析文章的介绍，如果直接把实际和预算数据放到簇状柱形图中，效果是这样的：现在打算实现的效果是，已经发生完整业务的月份就只显示实际数，未发生业务的月份只显示预算数。比如在这个案例中，完整的业务月份是到9月份，如何让1-9月显示实际
## Python输出真实值和预测值的实现流程
本文将介绍如何使用Python输出真实值和预测值。这是一个在机器学习和数据分析领域非常常见的任务，通常用于验证模型的性能和预测结果的准确性。我们将使用Python中的pandas和numpy库来实现这个功能。
### 步骤概览
下面是实现这个任务的步骤概览。我们将在接下来的部分详细介绍每一步的具体操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- |
原创
2023-08-25 08:14:33
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# Python预测值和真实值分析
## 概述
在机器学习和数据分析领域，我们常常需要对数据进行预测，并与真实值进行比较以评估预测的准确性。Python提供了丰富的库和工具来实现这个目标。本文将向你介绍如何使用Python进行预测值和真实值的分析。
## 步骤概览
下面是分析预测值和真实值的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 读取数据 |
| 2 | 数据
原创
2023-09-15 12:07:03
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首先介绍一下几个基本概念： 预测值为正例，记为P（Positive）预测值为反例，记为N（Negative）预测值与真实值相同，记为T（True）预测值与真实值相反，记为F（False）TP：预测类别是P（正例），真实类别也是PFP：预测类别是P，真实类别是N（反例）TN：预测类别是N，真实类别也是NFN：预测类别是N，真实类别是P所以，tpr就是真正例，fpr就是假正例ROC曲线是显示Clas
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2024-02-03 23:43:35
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概念偏差： 描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据集。 （Ps:假设靶心是最适合给定数据的模型，离靶心越远，我们的预测就越糟糕）方差： 描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，预测结果数据的分布越散。基于偏差的误差： 所谓基于偏差的误差是我们模型预期的预测与我们将要预测的真实值之间的差值。偏差是用来衡量我们的模型的预测同真实值的差异
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2024-03-06 17:01:27
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大家好，我是大鹏，目前是一名数据分析师。上周末晚上，我的学妹突然约我出来喝咖啡。想起学妹在学校就一直说想转行，最近在网上捣鼓自学数据分析软件有一小段时间了。我想她不是为了叙旧。果然来到咖啡店，她一屁股坐下来，把手机递给我，开口就问：鹏哥，我的偶像，你以你资深的眼光帮我看看，这招聘要求都是什么意思啊？我看了一眼，回答到：这不是很正常的一份招聘需求么？哪里看不懂？学妹：鹏哥，我是小白，最近自学数据分析
偏差是什么？ 为什么我说是预测值的偏差？这个值实质上，就是实际的label值与模型预测的label值之间的差值。这个十分容易理解，一般情况下，我们提升模型效果都是冲着降低偏差来的。方差是什么？ 在概率论、统计学等书本中都有会方差的介绍，方差（和标准差）表示的，就是一列数据的离散程度
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2023-09-27 22:26:04
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在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标，下文讲对其中某些指标做简要介绍。 &
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2024-01-02 12:49:06
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## 真实值和预测值对比图
### 引言
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要评估模型的性能和准确性。一个常用的评估方法是比较模型的预测值和真实值。通过绘制真实值和预测值的对比图，我们可以直观地看到模型的表现和误差情况。本文将介绍如何使用Python绘制真实值和预测值的对比图，并提供相应的代码示例。
### 真实值和预测值对比图的作用
真实值和预测值对比图是一种常用的可视化工具，用于评估
原创
2023-09-15 22:50:34
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关于“预测值和真实值结果对比 Python”的问题，是在数据科学和机器学习项目中常见的任务之一。通过对比预测值与真实值的表现，开发者能够评估模型的准确性与有效性，这直接影响到后续的模型调优及业务决策。这篇文章将通过多个维度探讨如何在 Python 中实现这一对比，并提供深入的技术分析。
### 背景定位
在现代数据分析及机器学习中，预测模型的评估尤为重要。无论是金融风险分析、天气预测、还是自然语
一、真实值、观测值、预测值（1）真实值表示真实世界中的数据（总体），是肉眼看到的，没有任何误差的。 （2）观测值表示机器学习模型的样本数据（样本），是模型的输入，但不一定是真实世界中的数据（可以来自真实世界）。eg. 如果是图像的话，就是模型摄像头通过图像传感器的输入。 （3）预测值表示学习模型预测出的数据。二、随机扰动项、误差和残差（1）随机扰动项指的是数据本身的不确定性带来的误差，通常我们假设
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2023-11-08 21:30:34
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在 《【Get】用深度学习识别手写数字》 中，我们通过一个手写数字识别的例子，体验了如何使用 深度学习 + tensorflow 解决一个具体的问题。实际上，这是一个分类问题，即将输入的图片数据分成 0-9 共 10 个类别，而且我们的数据都是直接使用 MNIST 上下载的处理好的数据。 在现实生产中，我们的数据源通常来自于数据库，是没有经过预处理的，那么我们该做些什么来让这些数据库里的数据能够用
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2024-08-20 18:02:46
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文章目录一、混淆矩阵二、评价指标1.准确度（Accuracy）2.AUCROC曲线举例如何画ROC曲线AUC的计算AUC意味着什么为什么使用ROC曲线参考 一、混淆矩阵基于样本预测值和真实值是否相符，可得到4种结果： TP(True Positive):样本预测值与真实值相符且均为正，即真阳性 FP(False Positive):样本预测值为正而真实值为负，即假阳性 FN(False Nega
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2024-05-17 22:55:54
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2024-01-05 20:02:27
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用这个随笔来记录一下评价分类模型中的一些性能指标：1.混淆矩阵（confusion matrix）混淆矩阵的格式如下：其中：
TP：预测值为正，真实值也为正，即正确预测出的正样本个数；
TN：预测值为负，真实值也为负，即正确预测出的负样本个数；
FP：预测值为正，真实值为负，即错误预测出的负样本个数（本来为负，被认为是正）；
FN：预测值为负，真实值为正，即错误预测出的正样本个数（
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2024-02-02 06:35:41
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在使用keras搭建神经网络时，有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值，然后可以进行一些其他的操作。这几天查阅了很多资料。好像没办法直接access到训练时的数据。所以我们可以通过回调函数，传入新的数据，然后查看预测值和真是值。参考这篇解决： https://stackoverflow./q
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2019-05-06 16:05:00
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机器学习-评价指标：召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线1. 混淆矩阵：TP, FP, TN, FN2 准确率(Precision)3 召回率(Recall)4 ROC曲线5 AUU：ROC曲线下的面积6 PR曲线 1. 混淆矩阵：TP, FP, TN, FNTrue Positives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 False Positives,FP：预测为正样本，实际
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2024-09-25 19:18:36
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