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ROC
结果
源数据:鸢尾花数据集(仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测)
Summary
features:['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
实例:[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]
target:'setosa' 'versicolor' (0 , 1)
采用回归方法进行拟合得到参数和bias
model.fit(data_train, data_train_label)
对测试数据进行预测得到概率值
res = model.predict(data[:100])
与训练集labels匹配后进行排序(从大到小)
pred labels 68 0.758208 1 87 0.753780 1 76 0.745833 1 50 0.743156 1 65 0.741676 1 75 0.739117 1 62 0.738255 1 54 0.737036 1 52 0.733625 1 77 0.728139 1 86 0.727547 1 74 0.726261 1 58 0.725150 1 71 0.724719 1 36 0.724142 0 14 0.723990 0 31 0.721648 0 41 0.720308 0 72 0.717723 1 79 0.712833 1 97 0.705148 1 51 0.702838 1 35 0.702203 0 98 0.701731 1 92 0.701106 1 82 0.700661 1 53 0.700465 1 18 0.699350 0 16 0.696915 0 64 0.693333 1 .. ... ... 33 0.658937 0 96 0.656761 1 30 0.656279 0 57 0.655673 1 4 0.652616 0 85 0.648620 1 59 0.648586 1 19 0.646965 0 70 0.646262 1 88 0.644482 1 8 0.643191 0 38 0.642704 0 3 0.640933 0 55 0.640630 1 47 0.640444 0 95 0.639552 1 13 0.639050 0 22 0.638485 0 29 0.635590 0 90 0.634376 1 37 0.632224 0 6 0.631119 0 46 0.630037 0 11 0.629718 0 66 0.627807 1 42 0.624795 0 44 0.621703 0 32 0.614932 0 24 0.603874 0 84 0.603249 1
计算训练集中正确的个数与非正确的个数
运用一下的算式进行TPR和FPR的计算
index = 0 for i in sorted_mat.values: if i[1] == 0: TPR.append(TPR[index]) FPR.append(FPR[index] + 1.0/F_num) else: TPR.append(TPR[index] + 1.0/T_num) FPR.append(FPR[index]) index += 1
最后进行TPR和FPR的描绘
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
ROC,曲线,python
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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