spark 生态架构http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms, Machines and People）实验室于2009年开发, 分布式大数据并行计算框架。在实际应用中，大数据处理主要包括以下三个类型： 复杂的批量数据处理：时间跨度通常在数十分钟到数小时之间； 基于历史数据
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2024-05-02 17:58:49
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AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积。另一种解释是：随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。
在有M个正样本,N个负样本的数据集里，利用公式求解：\[AUC=\frac{\sum_{i \in positiveClass} rank_i-\f
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2023-05-30 19:13:48
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PyTorch入门 2 —— 张量数值运算基本运算点积运算 / 矩阵乘法比较运算逻辑运算初等函数运算统计运算指定运算设备 在神经网络中都会根据需要进行各种向量、矩阵的运算，使用 PyTorch 可以很方便地使用各种函数方法完成计算需求。在 PyTorch 中，计算的数据都是以张量形式存在，PyTorch 为每个张量封装很多实用的计算函数，并且既可以在 CPU 中运算也可以在 GPU 中运算。本篇
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2023-11-25 11:24:21
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干货auc的计算有两种计算方式：
第一种：适合口算，特殊说明：一组正负样本得分相同则分子给0.5即可，多组相同乘以组数即可第二种：大多数书上给的计算公式，相较第一种不太适合口算。另外还有绘制ROC曲线，再算area-under-curve的方式，通用方式积分求面积tf.metrics.auc常用的auc计算方式有两种
一种是tensorflow的tf.metrics.auc函数一种是s
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2023-08-30 08:40:35
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首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值，AUC值越大，当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，从而能够更好地分类。AUC计算最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。
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2024-04-01 08:27:08
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前言 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。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍中国新闻综合网站想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通
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2023-09-05 10:13:07
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在许多机器学习领域，AUC（Area Under Curve）被广泛用作评估二分类模型性能的指标。本篇博文将详细介绍如何在Java中计算AUC的过程，包括相关背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测和多协议对比。这些内容将使你对AUC的计算有一个系统的了解。
## 协议背景
在二分类模型中，AUC表示模型区分正负样本的能力，值在0到1之间。理想情况下，一个好的模型应尽量接近1，而随机模型的
Python作图中的AUC计算方法解析在Python作图中，AUC（Area Under Curve）是一个非常重要的指标，它可以用来评估分类算法的性能。在本文中，我们将介绍AUC的基本概念和计算方法，并且提供一些使用Python进行AUC计算的实例。Python作图中的AUC计算方法解析AUC的基本概念AUC是一个在[0,1]区间内的数值，用来衡量一个分类算法在不同的阈值下的性能。一般而言，当A
# 如何在Python中计算AUC（曲线下面积）
AUC（Area Under the Curve，曲线下面积）是评估分类模型性能的重要指标。在二分类问题中，AUC反映了模型在区分正负样本中的能力。本文将带领您逐步了解如何在Python中计算AUC。
## 流程概览
在实现AUC计算的过程中，我们可以总结出以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1
前言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。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大
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2023-09-26 17:21:49
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可变参数在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的。我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：def calc(numbers):
sum = 0
for
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2024-04-25 15:05:16
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# Spark决策树AUC
## 引言
随着机器学习的发展，决策树成为了一种非常受欢迎的分类和回归算法。决策树通过将数据集分割成不同的子集，以创建一个树状模型，然后根据特征的不同进行预测。决策树的优点在于易于理解和解释，且能够处理各种类型的数据。
在决策树模型中，评估模型的性能是非常重要的。常用的度量指标之一是AUC（Area Under the ROC Curve）指标。AUC度量了分类器的
原创
2023-08-13 07:44:01
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女朋友的毕业论文，做到了图像分割性能的评价，看到了需要用到AUC和ROC，请教大佬们，博后周师兄给出了他的解释和程序实现，非常感谢，后来查看了几个大V写的博客，感觉非常好，自己学习整理了一下，在这里总结给大家。A大牛说，面试的时i候，一句话说明AUC的本质和计算规则：AUC：一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。所以根据定义：我们最直观的有两种计算AUC的方法1：绘
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2024-02-27 14:49:42
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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。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器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，
原创
2021-07-14 09:32:32
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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
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2018-10-08 22:19:10
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python分段函数如何编写？_后端开发python编写分段函数的方法：首先绘制分段函数【y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)】；然后使用Matplotlib绘制分段函数；最后绘制三角波形即可。前言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。这篇文章将
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2023-08-30 08:39:42
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源代码: Lib/sunau.pysunau 模拟提供了一个处理 Sun AU 声音格式的便利接口。请注意此模块与 aifc 和 wave 是兼容接口的。音频文件由标头和数据组成。标头的字段为：域目录magic word四个字节 .sndheader size标头的大小，包括信息，以字节为单位。
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2023-11-07 13:18:37
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# Python编程计算AUC（曲线下面积）
AUC（Area Under the Curve）是评估二分类模型性能的重要指标之一。它表示接收操作特征曲线（ROC Curve）下面的面积。AUC 值的范围从 0 到 1，值越大，表明模型的性能越好。本文将介绍如何使用 Python 编程计算 AUC 值，并通过示例来说明。
## 1. AUC的概念
在二分类问题中，我们得到了真实标签和预测概率
# 使用PyTorch计算AUC损失
在深度学习模型的训练过程中，AUC（Area Under the Curve）是评价模型性能的重要指标之一。AUC可以帮助我们判断模型对二分类问题的预测能力。今天，我将带你了解如何在PyTorch中计算AUC损失。我们将通过以下几个步骤来实现这一目标。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_curvefrom skle
原创
2022-07-18 10:42:38
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