df=2*N-2#p-value after comparisonwiththe t p=1-stats.t.cdf(t,df=df)print("t = "+str(t))print("p = "+str(2*p))#Note that we multiply the p value by2because its a twp tail t-test ### You can see that after comparing the t statisticwiththe critical tvalue(computed interna...
fromscipy.statsimportnorm critical1=norm.ppf(0.95)#左尾或右尾critical2=norm.ppf(0.975)#双尾 t检验: 计算临界值:scipy.stats.t.ppf(level_of_confidence, degree_of_freedom) 计算p值:scipy.stats.t.sf(abs(t_score),df) 或 1-scipy.stats.t.cdf(abs(t_score),df)---左尾或右尾,双尾检验需...
\beta是使用者自行定义的参数,由一般式可见F-score能同时考虑precision和recall这两种数值。分子为precision和recall相乘。一个好的算法,最好能够平衡recall和precision,且尽量让两种指标都很高。 F1-score:一般上来说,提到F-score且没有特别的定义时,是指\beta=1时的F-score,亦有写作F1-score。代表使用者同样的注...
stats.proportions_ztest(x1, n1, p0) # 打印检验结果 print("Z-score:", result[0]) print("P-value:", result[1]) Z-score: 3.6041370564350945 P-value: 0.0003131917647302031 完全随机设计两个样本率的比较(四格表资料) 为研究甲乙两种药物对胃溃疡的治疗效果,选择了128名病例,随机分为两组,治疗结果...
print("Decision tree ROC-AUC score: %.3f" % roc_auc_score(ytest, p)) print_graph(t1, xtrain.columns) 决策树的 ROC-AUC 得分:0.672 每个叶节点记录它们在训练样本中的比例、类别分布和类别标签预测。我们的决策树根据捐款金额是否超过 101.5 进行预测:它竟然作出了同样的预测!鉴于 75% 的捐款都给了...
由于表示的是概率P,值分布在0和1之间,而 得出的 值属于实数集R,对于想要的在0和1之间的概率来说它是没有意义的。所以需要找到一个函数,能将 映射到0和1之间。 1.2 为何选用sigmoid函数 需要找到一个函数,将线性回归模型的实数值转换为[0,1]之间的输出结果,即输入 ...
1、导入Python包及数据概览 #导入包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib%matplotlib inline matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseimportseabornassnsimportcopyfromscipyimportstatsfromsklearn.ensembleimportRandomForestReg...
# 创建决策树模型dt_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)# 训练模型dt_model.fit(X_train, y_train)# 预测dt_predictions = dt_model.predict(X_test)# 计算准确率dt_accuracy = accuracy_score(y_test, dt_predictions)print(f"决策树准确率: {dt_accuracy}") ...
1#使用 Seaborn 库的 countplot 函数,展示数据集中每个品质评分对应的红酒质量2sns.countplot(df['quality'])34#输出每种品质评分在数据集中的红酒质量5df['quality'].value_counts() 输出: 5 681 6 638 7 199 4 53 8 18 3 10 Name: quality, dtype: int64 ...
score']>=0.9] # 选取均高于0.9的学生,组成子数据集honor_students 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行AI代码解释 honor_count = honor_students['parentallevel of education'].value_counts().sort_index() total_count= data['parentallevel of education'].value_counts().sort_index() fig...