Measurement+Decimal valueFormatter+set_precision(int)+format_number(Decimal)DataFrame+add_measurement(Measurement)+display() 结论 在Python中处理有效数字的位数并不复杂,关注的重点在于选择适合的工具和方法。从简单的字符串格式化到高精度的Decimal模块,再到高效的数据处理库NumPy,开发者可以灵活选择这些方法来达到预期...
P和R指标有时候会出现的矛盾的情况,这样就需要综合考虑他们,最常见的方法就是F-Measure(又称为F-Score)。 F-score是Precision和Recall加权调和平均: 当参数α=1时,就是最常见的F1,也即 可知F1综合了P和R的结果,当F1较高时则能说明试验方法比较有效。 对于上面的计算过程,也可以通过sklearn中的包来完成。 fr...
Python Numpy 中的打印设置函数set_printoptions 一 概述 np.set_printoptions()用于控制Python中小数的显示精度。 二 解析 np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, linewidth=None, suppress=None, formatter=None) 1.precision:控制输出结果的精度(即小数点后的位数),默认值为8 2.threshold:当...
#真负样本数 SUM = TP+FP PRECISION = TP / (TP+FP) # 查准率,又名准确率 RECALL = TP / (TP+FN) # 查全率,又名召回率 def plot_confusion_matrix(cm, savename, title='Confusion Matrix'): #绘制混淆矩阵 plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=100) np.set_printoptions(precision=2) # 在混淆...
precision)) # 读取验证集 validate_texts = [] with open(basedir + 'news.data.seg.validate', 'r', encoding='utf-8') as infile: for line in infile: validate_texts += [line] # 预测结果 labels = classifier.predict(validate_texts) # 结果文件 result_file = codecs.open(basedir + "...
集合(set):一堆数据杂乱无章的放在一起,没有次序,不重复 映射类型: 字典:键值对。字典属于可变对象 python中,组合数据类型也是对象,因此其可以嵌套,如['hello','world',[1,2,3]] 实质上,列表和元组并不真正存储数据,而是存放对象引用 python对象可以具有其可以被调用的特定"方法(函数)" 元组、列表以及字符串...
help(pd.cut) Help on function cut in module pandas.core.reshape.tile: cut(x, bins, right: bool = True, labels=None, retbins: bool = False, precision: int = 3, include_lowest: bool = False, duplicates: str = 'raise') Bin values into discrete intervals. Use `cut` when you need ...
Python 深度学习教程(全) 原文:Deep Learning with Python 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、机器学习和深度学习简介 深度学习的主题最近非常受欢迎,在这个过程中,出现了几个术语,使区分它们变得相当复杂。人们可能会发现,由于主题之间大量的重叠,将每个领域整齐地分
from sklearn.metrics import recall_score, precision_score, f1_score, cohen_kappa_score pd.set_option('display.max_columns', None)读入数据集 df = pd.read_csv('./Telco-Customer-Churn.csv')df.head()04、数据初步清洗 首先进行初步的数据清洗工作，包含错误值和异常值处理，并划分类别型和数值型字段...
{field!convertflag:formatspec} 格式化规范: formatspec: [[fill]align][sign][#][0][width][.precision][typecode] ⽰示例: >>> "{key}={value}".format(key="a", value=10)!! 'a=10' # 使⽤用命名参数. >>> "{0},{1},{0}".format(1, 2)! ! ! ! # field 可多次使⽤用. ...