# 使用PyTorch实现DeLong检验的指南
DeLong检验（DeLong Test）是一种用于比较两个或多个分类模型的AUC（Area Under the Curve）值的统计方法。今天，我们将使用PyTorch来实现DeLong检验。首先，我们会概述整个流程，接着指导你逐步实现。
## 整体流程
以下是实现DeLong检验的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---
目标检测是在图像中找到特定目标位置的过程。根据图像中目标的数量，我们可以处理单目标或多目标检测问题。本章将重点介绍使用PyTorch实现单目标检测。在单目标检测中，我们试图在给定的图像中只定位一个目标。对象的位置可以通过边界框定义。 我们可以用下面的三种格式的一种来表示一个边界框：[x0, y0, w, h][x0, y0, x1, y1][xc, yc, w, h]其中：x0, y0 表示边界框
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2023-10-23 16:35:42
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Delong检验一、Delong检验的作用用于比较两个ROC曲线的性能，Delong检验是用于AUC面积的显著性检验的。如果两个模型的AUC大小有异但是没有通过Delong检验，那么也不能说明这两个模型有显著的不同。总之，Delong检验就是一种统计学上用于检验AUC显著性的检验方法。二、Delong检验的原理Delong检验本质上是构造一个变量，这个变量涉及了用于比较的两个AUC值，并且是服从或
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2023-08-25 10:28:15
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在进行模型评估时，DeLong检验是一种被广泛使用的统计方法，主要用于比较不同模型下的受试者工作特征曲线（ROC曲线）。今天，我将详细阐述如何在Python中实现DeLong检验，这将为我们理解模型比较提供有效的工具。
在开始之前，下面是来自用户的反馈：
> “我们团队在评估模型性能时，对于多种模型的对比感到困惑，希望有一种方法可以明确地告诉我们哪个模型在区分能力上更佳。”
### 参数解析
前置费马小定理（即若P为质数，则\(A^P\equiv A \pmod{P}\)）。 欧几里得算法（GCD）。 快速幂，龟速乘。素性测试引入素性测试是OI中一个十分重要的事，在数学毒瘤题中有着举足轻重的地位。 常见的素性测试如下：int check(int N){
for(int i=2;i*i<=N;i++)
if(N%i==0)return 0;
retu
# 如何实现“delong 检验 python”
## 流程概述
在这篇文章中，我将指导你如何使用Python实现“delong 检验”。Delong检验是一种用于比较两个分类器（或模型）之间性能差异的统计检验方法。下面是这个流程的步骤概括：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 训练两个模型 |
| 4 | 进
原创
2024-05-19 03:30:31
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delong检验是一种统计方法，通常用于比较两个生物标志物的表现能力。它广泛应用于医学研究、诊断和其他领域。在Python中实现delong检验可以通过多个库来完成，比如NumPy和SciPy，接下来将详细记录实现delong检验的完整流程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
首先，我们需要准备运行代码的环境。确保你的Python环境已经安装了以下
本文主要讲解了完整的模型验证，测试（deom）的具体步骤。简单来讲就是利用已经训练好的模型，给它提供输入，查看这输入经过模型后输出的结果。目录一、具体的步骤 1 读取文件（相对路径）2 转换数据类型3 加载网络模型4 进行测试二、完整代码及注意事项1.完整代码2 输出结果3 注意事项一、具体的步骤 1 读取文件（相对路径）首先要读取我们需要输入进模型的数据，代码如下：imgs_
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2024-03-24 13:07:03
886阅读
Deep Learning for Computational Chemistry【综述】计算化学的深度学习全文基于谷歌翻译，语句多有不通顺摘要人工神经网络的兴衰在计算机科学和计算化学的科学文献中都有详细记载。然而近二十年后，我们现在看到了对深度学习兴趣的复兴，这是一种基于多层神经网络的机器学习算法。在过去的几年里，我们看到了深度学习在许多领域的变革性影响，尤其是在语音识别和计算机视觉领域，在这些
# 深入了解 Delong 检验
Delong 检验是一种用于比较两个或多个分类器性能的统计方法。在机器学习领域，我们经常需要比较不同分类器的效果，以便选择最优模型。Delong 检验可以帮助我们确定两个分类器之间的差异是否显著。
## Delong 检验原理
Delong 检验基于 ROC 曲线下的面积（AUC）来比较分类器的性能。它通过计算两个分类器的 ROC 曲线下的积分之差，然后进行
原创
2024-05-17 07:03:00
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导 读 本文主要介绍基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割，并给出详细步骤和代码。背景介绍 在本文中，我们使用YOLOv9+SAM在RF100 Construction-Safety-2 数据集上实现自定义对象检测模型。 这种集成不
在机器学习中，选择合适的算法固然重要，但是数据的处理也同样重要。通过对数据的处理，能提高计算效率，提高预测识别精确度等等以下记录下一些数据处理的方法一、处理缺失值对于数据集中有缺失值的，粗暴的方法是直接删除该行或者该列的数据，但是这样不可取。可以通过计算每一列或者每一行的平均值来替代该值。 from sklearn.preprocessing import Imputer
import pand
不得不说的
P
值
P值是论文中最常用的一个统计学指标，可是其误用、解释错误的现象却很常见。因此，很有必要说明p值的意义、用法及常见错误。 P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。例如，P<0.05,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%，或者说，别人在同样的条
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2023-07-25 22:19:57
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导读：p值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率，是用来判定假设检验结果的一个参数。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。作者：罗恩·科哈维（Ron Kohavi）、黛安·唐（Diane Tang）、许亚（Ya Xu）01 假设检验：确立统计显著性 在对照实验中，实验组有一组样本，每个对照组各有一组样本。如果零假设是
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2023-11-13 15:35:37
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新英格兰医学杂志刊出的一篇综述《The Primary Outcome Is Positive — Is That Good Enough?》中[1]，作者认为当临床试验的主要结局阳性时，还应当考虑11个问题。（表1）
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2024-01-17 07:53:48
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SPSS 25 是一个集成的系列产品，解决了整个分析过程，从策划到数据收集，分析，报告和部署。随着十几完全集成的模块可供选择，你可以找到你需要的专业能力，以增加收入，超越竞争对手，进行研究，并做出更好的决策。包括贝叶斯统计，新的图表构建器，客户请求的统计增强功能等，可以更好的应用高级统计分析，解决最棘手的业务问题，帮助用户快速轻松从数据中获取新洞察。 SPSS 25 提供了大量专业统
# Delong检验与置信区间的Python实现
## 引言
在医学研究、机器学习和统计分析中，对二分类模型的评估至关重要。评估模型的性能可以通过计算接收者操作特征（ROC）曲线及其下面积（AUC）来实现。Delong检验是一种用于比较两个或多个AUC值的统计方法，其优点在于能够提供置信区间。本文将介绍Delong检验的原理及其在Python中的实现，并结合代码示例帮助理解。
## Delo
python 计算 delong 显著性检验
在数据科学与机器学习领域，检验两个模型的性能差异是否显著成为了一个重要探索方向。在多个模型的比较中，Delong显著性检验被广泛应用于判断接收器操作特征曲线（ROC Curve）下的面积（AUC）在不同模型间的显著性差异。尤其是在医学影像、金融风险等领域，如何精准评估模型的相对性能成了研究热潮。本文将详细记录如何在Python环境中进行Delong显
1.首先简述一下什么是T-检验T检验是用于两个样本（或样本与群体）平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。T检验的应用条件：（1）当样本例数较小时，要求样本取自正态总体；（2）做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等。T检验的用途：（1）样本均数与群体均数的比较；（2）两样本均数的比较。假设检验可以分为三步：（1）建立检验假设和确定检
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2023-12-08 10:07:19
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为什么计算置信度？在推荐场景下，我们会研发一些策略，来提升业务指标，在做AB实验的时候，实验组跟base组的指标对标，并非稳定的胜利或者稳定的失败，观察7天或者14天的指标数据，会有正有负，那么怎么衡量胜利的置信度呐？这属于碰到统计学中的假设检验问题，可以使用常见的卡方检验、t检验以及正态性检验等，去检验论证某个设想，并通过统计学的方法做解释。置信度是什么？理论与应用t检验，通常会应用于三种情况的
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2023-10-15 15:23:09
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