由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集：假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减，画图步骤为：(1) 在所排序的样本最左边，画一条线即 无 | 1 2 3 4 5 …，线左边的认为是正类，右边认为是负类，可以算出，TP(实际为正，预测为正)=0，FN(
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2023-07-19 20:42:58
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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，如下图： 要理解这张图的含义，得先理解下面这个表： 表中列代表预测分类，行代表实际分类： 实际1，预测1：真正类（tp） 实际1，预测0：假负类（fn） 实际0，预测1：假正类（fp） 实际0，预测0：真负类（tn） 真实负样本总数=n=fp+tn 真实正样本总数=p=tp+fn
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2023-08-30 09:22:42
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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的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算
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2023-07-19 20:44:26
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# 卷积神经网络如何绘制AUC图
## 介绍
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。AUC（Area Under the Curve）图是一种常用于评估分类模型性能的指标之一，它可以综合考虑模型的准确率和召回率。本文将介绍如何使用Python和相关库来绘制CNN的AUC图。
## 准备数据
首先，
原创
2023-11-25 03:55:36
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摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像阈值化处理操作，包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。
一. 阈值化（注：该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》）图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像
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2023-10-13 12:51:23
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使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据： tpr(Ture Positive Rate)：真阳率
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2023-06-20 14:21:14
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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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在数据科学领域，评估模型性能的关键指标之一是KS（Kolmogorov-Smirnov）统计量和AUC（Area Under Curve）值。为了直观地展示这些指标，我将详细记录如何使用Python绘制KS和AUC图。接下来，我将逐步说明这一过程，涵盖背景、数据准备、实现步骤和性能优化等内容。
## 协议背景
在进行二分类模型评估时，我们常常需要用到KS和AUC这两个指标。KS统计量是两个概率
# 使用Python绘制象限图：分析旅行数据
在数据分析中，象限图是一种非常有效的可视化工具，可以帮助我们理解不同变量之间的关系。在这篇文章中，我们将通过一个实际的旅行数据示例，展示如何使用Python绘制象限图，并结合旅行的关键指标进行分析。
## 实际问题
假设我们计划了一次旅行，并收集了一些关于各个景点的数据。这些数据包括每个景点的评分（Customer Rating）和人流量（Vis
原创
2024-09-16 05:11:01
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# MATLAB图用Python绘制：解决实际问题
在数据科学和工程领域，数据可视化是一个至关重要的环节。尽管MATLAB在绘图方面非常强大，但许多工程师和科学家已经开始转向Python，因为Python拥有丰富的库以及良好的社区支持。本文将通过一个实际例子展示如何使用Python绘制饼状图和状态图，以解决数据可视化需求。
## 实际问题示例
假设我们是一家销售公司的数据分析师，我们需要根据
原创
2024-10-05 04:55:12
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AUC计算 1. 根据定义Aera Under Curve，计算面积。样本有限，所以得到的AUC曲线一般是个阶梯状，所以计算这些阶梯的面积即可。先按score排个序，然后从头遍历一遍，把每个score作为划分阈值，可以得到对应的TPR和FPR，计算出底下的面积。更直观的计算方法，参考《百面机器学习》：这种直接计算面积的方法比较麻烦，一般使用下面的等价方法进行计算。2. AUC
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2024-01-03 16:45:05
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# Python 画 AUC 曲线：从理解到实现
## 什么是 AUC？
AUC（Area Under the Curve）是评估分类模型性能的重要指标。它是 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线下的面积，表征了模型在各种切分阈值下的分类效果。AUC 值介于 0 和 1 之间，值越大表示模型的分类能力越强。
- AUC = 0.5：模型无判别能力；
原创
2024-10-28 05:09:59
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# Python 实现 ROC AUC
## 1. 总体流程
首先，我们需要了解 ROC 曲线和 AUC 的概念，ROC 曲线用于评估二分类模型的性能，AUC（Area Under the ROC Curve）是 ROC 曲线下的面积，通常用来衡量分类模型的好坏。下面是实现 ROC AUC 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 训练模型并获取预测概率 |
原创
2024-04-03 06:58:44
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用Python画损失函数图怎么画
在机器学习和深度学习的开发过程中，损失函数的可视化是非常重要的，因为它能够帮助我们理解模型的训练过程和调优效果。假设我正在开发一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类模型。在训练的过程中，我希望能够及时监控损失函数的变化情况，以便做出相应的调整。这就出现了“如何用Python画损失函数图”这个问题。
引用块:
> "可视化损失函数的变化趋势，可以帮助我们更好
## Python画AUC曲线的流程
首先，我们需要明确一下画AUC曲线的目的和意义。AUC（Area Under Curve）是一种常用的评价模型分类准确性的指标，通常用于评估机器学习模型的性能。AUC曲线可以直观地展示模型的分类效果，通过计算曲线下的面积来评估模型的准确性。
下面是实现“Python画AUC曲线”的步骤：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| ---- | ---- |
原创
2023-08-16 08:23:56
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展示如何使用hyperspectral Viewer应用程序来探索高光谱数据。使用该应用程序的功能，您可以以灰度图像的形式查看高光谱数据集的各个波段。您还可以将数据集的颜色复合表示形式查看为RGB、彩色红外(CIR)和伪彩色图像。除了探索数据空间维的这些可视化表示外，还可以沿着单个点或数据的一小部分区域创建光谱曲线，可以识别高光谱中的元素。第一
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2023-10-17 12:39:42
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系统流程图数据流图通常在数据流图中忽略出错处理，也不包括打开文件关闭文件之类的内务操作例子假设一家工厂的采购部每天需要一张定货报表，报表按零件编号排序，表中列出所有需要再次定货的零件。对于每个需要再次定货的零件应该列出下述数据：零件编号，零件名称，定货数量，目前价格，主要供应者，次要供应者。零件入库或出库称为事务，通过放在仓库中的CRT终端把事务报告给定货系统。当某种零件的库存数量少于库存量临界
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2024-07-10 17:44:42
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介绍： 百度一下，官网 http://www.ncl.ucar.edu/index.shtml 准备工作:查看系统位数
uname -m
查看操作系统
cat /etc/issue
gcc --version下载页： https://www.earthsystemgrid.org/dataset/ncl.630.0/file.html下载对应版本安装： 参考此篇 补充说明： 获取：cd /
在做一些数据可视化时，两个类别数据可以做成对比图，这里使用的小技巧是生成一个固定数据用来放置标签，再将其中一个数据转换成负值，可使图形分成两部分。import matplotlib.pyplot as plt
x = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
y = [19, 28
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2023-08-08 21:02:38
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目录前言ROC的计算方法方法1: ROC曲线下的面积方法2: 正样本得分大于负样本得分的概率方法3: 改进方法2的计算附：sklearn.metrics.roc_auc_score计算aucAUC的spark实现（有空补上）总结 前言AUC(Area Under Curve)，指的是ROC曲线(下图黄色的线)下的面积，ROC相关知识参见西瓜书。 基于上述ROC曲线引申出AUC另外一个定义：正样本
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2024-06-19 10:34:43
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