枚举类型可以看作是一种标签或是一系列常量的集合，通常用于表示某些特定的有限集合，例如星期、月份、状态等。Python 的原生类型（Built-in types）里并没有专门的枚举类型，但是我们可以通过很多方法来实现它，例如字典、类等：MiracleLove = {'MON': '林志玲', 'TUS': '陈意涵', 'WEN': '张柏芝', 'THU': '辛芷蕾', 'FRI': '周冬雨'
转载
2024-05-14 18:25:23
35阅读
1. 用法概览 1.1 分类 函数 功能 metrics.accuracy_score 准确率 metrics.balanced_accuracy_score 在类别不均衡的数据集中，计算加权准确率 metrics.top_k_accuracy_score 获得可能性最高的k个类别 metrics.average_precision_score 根据预测分数计算平均精度&nbs
转载
2023-06-29 19:59:00
228阅读
今天学习使用time库，首先了解的是用于时间获取的time函数、ctime函数以及gmtime函数，其中最主要的是time函数。time函数可用于获取当前的时间戳，即计算机内部时间值，浮点数。啊这一串反正我是没看懂个理，然后试了一下，结果如下：>>>import time
>>>time.time()
1591269844.7180266此时老师又继续讲道“这一
转载
2023-08-10 22:15:07
104阅读
本次学习内容为函数、Lambda表达式、类与对象、魔法方法。
函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()。
函数执行的代码以冒号起始，并且缩进。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回None。
def functionname (parameters):
“函数_文档字符串”
function_suite
return
转载
2023-12-28 21:40:00
58阅读
一、常用概念1.有监督学习与无监督学习：有监督学习的训练集要求包括输入和输出，即特征和标签，包括回归、分类、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、人工神经网络等。无监督学习的样本数据类型未知，输入数据未被标记，在训练集中寻找规律，从而学到或建立模型，包括：聚类、主成分分析法(PCA)2. TorchMetricsTorchMetrics是一个开源的PyTorch原生的函数和度量模块的集
转载
2023-10-20 11:03:05
77阅读
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，对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/)。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。# ROC曲线需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类
转载
2023-12-13 11:31:17
225阅读
Metrics可以为你的代码的运行提供无与伦比的洞察力。作为一款监控指标的度量类库，它提供了很多模块可以为第三方库或者应用提供辅助统计信息， 比如Jetty, Logback, Log4j, Apache HttpClient, Ehcache, JDBI, Jersey, 它还可以将度量数据发送给Ganglia和Graphite以提供图形化的监控。Metrics提供了Gauge、Counter
转载
2023-10-27 05:59:55
472阅读
在处理机器学习和深度学习任务时，分类性能度量的函数是评估模型效果的重要工具。在本文中，我将阐述如何在Python中使用metrics库来实现分类性能度量，同时结合备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案等方面，将信息结构化展示。
## 备份策略
在我们的工作流中，确保数据和模型性能的连续性至关重要。因此，我设定了一套备份策略，以保护我们的分类性能度量结果和相关数据。
一个
# Python 中的 Metrics
在软件开发与数据科学中，"metrics"（度量指标）是用来评估性能、效率以及其他关键指标的数据。在 Python 中，metrics 常见于机器学习、统计分析、数据可视化等领域。本文将带你了解 Python 中的 metrics，包括如何实现和使用它们。
## 整体流程
实现 metrics 的步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述
函数的返回值 进阶在程序开发中，有时候，会希望一个函数执行结束后，告诉调用者一个结果，以便调用者针对具体的结果做后续的处理返回值是函数完成工作后，最后给调用者的一个结果在函数中使用 return 关键字可以返回结果调用函数一方，可以使用变量来接收函数的返回结果结果：一个函数执行后能否返回多个结果？示例——温度和湿度测量假设要开发一个函数能够同时返回当前的温度和湿度先完成返回温度的功能如下：def
转载
2024-08-20 10:44:03
93阅读
# PyTorch中的Metrics：深度学习模型的性能评估
在深度学习模型的训练和评估过程中，准确地测量模型的性能至关重要。PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，提供了多种方式来计算和记录模型的性能指标（Metrics）。本文将介绍PyTorch中常用的性能指标、使用方法及其代码示例，并展示如何用Mermaid语法展现一些相关关系和状态图。
## 什么是Metrics？
在机器学
# 如何在PyTorch中使用metrics
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title PyTorch中metrics实现流程
section 步骤
开始 --> 下载数据集 --> 准备数据 --> 定义模型 --> 定义损失函数 --> 定义优化器 --> 训练模型 --> 评估模型 --> 完成
```
## 二、具体步骤及代
原创
2024-04-14 06:21:29
111阅读
# Python中Metrics包的使用指南
在学习Python的过程中，你可能会遇到许多数据分析和机器学习相关的任务。其中，metrics模块用于评估模型性能是一项非常重要的功能。本文将带你一步一步地了解如何在Python中找到和使用metrics模块。我们将使用表格、甘特图和状态图来辅助说明。
## 任务流程
| 步骤 | 描述
在使用Python进行数据分析和机器学习时，一个常用的库是`metrics`，它为模型评估提供了许多有用的工具。然而，初学者在安装这个库时常常会遇到问题。本文将详细记录如何解决“python中metrics库怎么安装”这一问题的过程。
如果你正在进行模型评估或结果分析，你可能会很需要`metrics`库提供的功能，尤其是在寻找优化模型表现的过程中。你可能会在你的项目中使用如下数学公式来评估性能：
# Python Metrics: Understanding Performance and Optimization
In the world of software development, understanding the performance of your code is crucial. By measuring various metrics related to your
原创
2024-04-30 05:50:45
45阅读
# Python中Metrics的作用及应用
在机器学习和数据分析的领域，Metrics（评估指标）是检验模型性能的重要工具。准确的Metrics可以帮助我们判断模型的好坏以及改进模型的方向。本文将深入探讨Metrics在Python中的应用，并通过代码示例来演示如何计算和使用各种评估指标。
## 什么是Metrics？
Metrics是用于量化模型在任务上表现的一种标准。常见的Metric
一、函数简介1、threshold—图像简单阈值化处理函数原型：threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)src：图像矩阵thresh：阈值maxVal：像素最大值type：阈值化类型2、adaptiveThreshold—图像自适应阈值化处理函数原型：adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod,
转载
2024-06-29 16:48:19
81阅读
标题：使用Python Metrics和Prometheus监控应用程序性能
# 介绍
在现代软件开发中，监控和度量应用程序的性能变得越来越重要。通过监控关键指标，我们可以了解应用程序的健康状态、性能瓶颈和潜在问题。在本文中，我们将介绍如何使用Python Metrics和Prometheus来监控和度量应用程序的性能。
# 什么是Python Metrics？
Python Metric
原创
2023-08-11 03:36:34
376阅读
目录效能指标的选择效能指标的量化方法多指标综合评估指标权重确定方法参考文献 效能指标的选择选择效能指标时 , 应考虑随机性 、多尺度 、不确定性和局限性等特点 效能指标一般应符合以下要求 : ①对装备系统的性能参数相当敏感 。 ②物理意义明显 , 可利用模型直接求解 。 ③可用试验方法加以评估 。 ④与研究的目的对应 。 同时 ,在确定评估指标体系时应遵循系统性、简明性、客观性、可测性 、完备性
转载
2024-07-16 08:16:10
70阅读
Metrics即度量的意思，我们对系统做监控、统计等就需要用到Metrics。 metrics地址：https://github.com/dropwizard/metrics。
文档地址：https://metrics.dropwizard.io/4.0.0/。本文使用的metrics-core和metrics-influxdb版本如下：
metrics-core=4.0.0
metrics-in
转载
2024-05-02 22:25:17
491阅读
