如果在array对象上要进行严格的矩阵乘法,即矢量乘法,则必须使用.dot()或者.matmul()函数,两者是一样的。 # 不过有时也不一定,在聚宽平台写策略时发现,使用matmul报错,如下: 把matmul 换成 dot 就可以了 二matrix对象乘法运算 与array对象反过来, matirx对象的 a*b 代表的是矩阵的乘法运算,如果要计算简单的数量...
导入库:我们导入了numpy和matplotlib用于数据处理和可视化,sklearn.metrics用于计算混淆矩阵和精度。 生成实际值和预测值:在这个例子中,y_true是实际值,y_pred是模型的预测值。 计算混淆矩阵:使用confusion_matrix函数来生成混淆矩阵,并提取 TP, FP, TN, FN 的值。 计算精度:通过precision_score函数计算模型的精度。
之所以这么做是因为数值计算过程中不一定能够得到100%的精度,这个问题的主要原因是在数值计算时数字不会一直保持为真实值。尤其在除法时由于数值长度的限制会被强行截断一部分,因此用这个指标来验证方法是否正确是很有必要的。当然,根据它的定义不难看出,这个值最小精度就越高。 2、数据生成和处理 首先由Matlab随机生...
1))# 计算混淆矩阵confusionArray=confusion_matrix(label,outcome)# 根据混淆矩阵计算整体分类精度P0=np....
1)首先将模型完全转换成对数计算,根据高斯密度函数公式分别计算k个组成高斯模型的log值,即logP(x|z)的值 def_estimate_log_gaussian_prob(X,means,precisions_chol,covariance_type): # 计算精度矩阵的1/2次方log_det(代码精度矩阵是通过cholesky获取)
矩阵逆 使用我们之前导入的包inv,我们可以轻松地对矩阵求逆。为了验证它是否有效,我们将逆矩阵与原始矩阵相乘以查看它是否形成单位矩阵。需要注意的是,有时,由于 Python 处理的精度,单位矩阵的值可能不为零,因此如果您正在执行某些需要精度的计算,请多加注意。
4.2.2 在所有样本的测试集中计算 代码: # 前面的省略# 计算混淆矩阵lr=LogisticRegression(C=0.01,penalty='l2')lr.fit(X_train_undersample,y_train_undersample.values.ravel())y_pred=lr.predict(X_test)# 画出混淆矩阵cnf_matrix=confusion_matrix(y_test,y_pred)np.set_printoptions(precision=2)print...
第一种方法:AUC为ROC曲线下的面积,那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积之和。计算的精度与阈值的精度有关。 第二种方法:根据AUC的物理意义,我们计算正样本score大于负样本的score的概率。取N*M(N为正样本数,M为负样本数)个二元组,比较score,最后得到AUC。时间复杂度为O(N*M)。