# 导入内置模块import mathprint(math.sin(math.pi / 2))# 导入自定义模块from mymodule import myfuncmyfunc()# 导入第三方库import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a)# 使用 pip 安装第三方库# pip install requestsimport requestsresponse = requests.get("https://www.example.com")prin...
from sklearn.metrics import roc_auc_score y_true = np.array([0, 0, 1, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) roc_auc_score(y_true, y_scores) # 2,ROC曲线 y = np.array([1, 1, 2, 2]) scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) fpr, tpr, thresholds = roc...
ArraySet在进行add和remove操作时,操作的是int[]类型的mHashes和Object[]类型的mArray,其中mHashes保存mArray每个元素的hash值,且mHashes和mArray相同下标的元素一一对应。 add 以上为add的流程,可以概括为以下几点: 判断元素是否存在,已存在则直接返回 indexOf函数判断待插入元素是否存在,如果存在,则直接返回元素在...
double', 'ceil', 'cfloat', 'char', 'character', 'chararray', 'choose', 'clip', 'clongdouble', 'clongfloat', 'column_stack', 'common_type', 'compare_chararrays', 'compat', 'complex', 'complex128', 'complex64', 'complex_', 'complexfloating', 'compress', 'concatenate', 'conj...
TN(True negative):将负类预测为负类数; FP(False positive):将负类预测为正类数(误报 Type I error); FN(False negative):将正类预测为负类数(漏报 Type II error); 在评估一个二分类模型的效果时,我们通常会用一个称为混淆矩阵(confusion matrix)的四格表来表示,即如下表所示,1代表正类,0代表负类...
X_pred = model.predict(np.array(X_test)) X_pred = pd.DataFrame(X_pred, columns=X_test.columns) X_pred.index = X_test.index threshod =0.3 scored = pd.DataFrame(index=X_test.index) scored['Loss_mae'] = np.mean(np.abs(X...
我的目标是获得一个2dnp.array这个列表中每对的和。 Example: weird_list = [1, 2, 3] resulting_array = [[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]] 我编写了这个函数,它只适用于较小的数字,但不是必需的,因为我测试了具有较大数字的数组。这个数组的问题是我得到了负数。
(precision=2) # 在混淆矩阵中每格的概率值 ind_array = np.arange(len(classes)+1) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)#生成坐标矩阵 diags = np.diag(cm)#对角TP值 TP_FNs, TP_FPs = [], [] for x_val, y_val in zip(x.flatten(), y.flatten()):#并行遍历 max_index = len...
异常检测(Anomaly detection)是机器学习的常见应用,其目标是识别数据集中的异常或不寻常模式。尽管通常被归类为非监督学习问题,异常检测却具有与监督学习相似的特征。在异常检测中,我们通常处理的是未标记的数据,即没有明确的标签指示哪些样本是异常的。相反,算法需要根据数据本身的特征来确定异常。这使得异常检测成为一项...
import numpy as npdef simple_linear_regression(X, y):# 计算权重w和截距bw = np.dot(X, y) / np.dot(X, X)b = y.mean() - w * X.mean()return w, b# 示例数据X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([2, 3, 5, 7, 11])# 调用函数w, b = simple_linear_regressi...