Fscore是一种价值投资和成长投资领域常用的选股方式，由Joseph Piotroski教授提出，旨在通过9个基本面指标筛选出价值被低估、基本面良好的股票。以下是关于Piotroski Fscore的详细介绍及如何用来选股：一、Fscore的构成指标 获利性：资产回报率大于0今年的ROA大于去年ROA今年的营业现金流大于0营业现金流大于税后...
Piotroski F-score(皮尔托斯基分数)是什么? F-score(Piotroski F-score)又称为皮尔托斯基分数、皮氏分数、F-score,这是由芝加哥大学教授Joseph Piotroski所提出的指标,运用9个基本面来检视各档股票,希望透过这个方式找出价格偏低、基本面好的股票,是一种从基本面来选股的方式。 因为只靠单一面向来分析个股可能会有...
F-score(Piotroski F-score)是一种价值投资和成长投资领域常用的选股方式，由芝加哥大学教授Joseph Piotroski提出，通过9个基本面指标对股票进行评分，旨在筛选出价值被低估、基本面良好的股票。这9个指标包括获利性、安全性、成长性，每个指标符合给1分，不符合给0分，总分为9分。以下是各面向的具体条件...
β的平方相当于1/R的权重,当β大于1,相当于提高1/R的重要度,当β小于1,相当于降低了1/R的重要度,而R正是查全率。 所以,当我们更倾向于查准率R的表现(即想查的更全,宁抓错不放过)时,可以将β设置为一个大于1的数字,具体设置多少,就要看倾向程度了,然后进行Fβ分数的比较。 ROC曲线 ROC的全称是Receiver ...
U-net 语义分割模型的主要参数包括 Epochs、Batch size、Learning rate、Images scaling 和 Step 等，...
F-score，或F1分数，是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值，其公式为2*精确率*召回率/（精确率+召回率）。精确率衡量了模型预测正例中实际为正例的比例，而召回率衡量了模型正确识别的所有正例中被预测为正例的比例。F-score通过综合考虑精确率和召回率来评估模型的整体性能，它在0...
所以为了平衡这两个指标我们提出了F measure or F-score 。 F度量，它可以通过控制β来确定更看重...
ROC Area）。AUC可以综合衡量一个预测模型的好坏，这一个指标综合了precision和recall两个指标。但AUC计算很麻烦，有人用简单的F-score来代替。F-score计算方法很简单：F-score=(2*precision*recall)/(precision+recall)即使不是算数平均，也不是几何平均。可以理解为几何平均的平方除以算术平均。
F-score体现的是 两类 分类问题特征的分类能力，这个正类和负类就分别代表着这两类 不知道是不...