推荐一篇英文的博客: 8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset 1.不平衡数据集带来的影响 一个不平衡的两类数据集,使用准确率(accuracy)作为模型评价指标,最后得到的准确率很高,感觉结果很棒大功告成了,但再看看混淆矩阵(confusion matrix)或者少数类(样本数量少的这一类)的召回率(recall),你的心可能就拔凉拔凉的.你可能会发现少数类的样本几乎完全分错,即模型将样本基本

本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换. 后台回复“不平衡”获取数据及代码~ 前言 好久没有更新自己写的文章了,相信很多读者都会比较失望,甚至取关了吧,在此向各位网友道个歉.文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍,激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕,后期还继续书写R语言相关的内容.希望得到网友的理解,为晚来的新文章再次表示抱歉. 本次分享的主题是关于数

前段时间,在对系统进行改版后,经常会有用户投诉说页面响应较慢,我们看了看监控数据,发现从接口响应时间的平均值来看在500ms左右,也算符合要求,不至于像用户说的那么慢,岁很费解,后来观察其它的一些指标发现确实是有问题,这个指标就是P95,P99.9,我们发现虽然平均响应时间并不高,但P95和P99.9却达到了2s以上,说明我们的接口确实存在慢查询.于是捞取了一些慢查询的请求日志终于发现问题.那么P95.P99又代表什么意思呢? 通常,我们对服务响应时间的衡量指标有Min(最小响应时间).Max(

方法]投资人呼吁:PV和UV不应该再作为产品衡量指标 风险投资机构Andreessen Horowitz近日一直反对再用传统的网站衡量指标去评价互联网产品,比如PV和UV,甚至包括应用的下载量. 他们喜欢的指标是产品互动率.用户使用频率和一个关键的指标. ·互动率(Engagement):每个公司测量产品的互动情况并不一样,但这些数据要比PV更能准确衡量一个网站成功与否.比如Yelp会使用餐馆的评论总数,YouTube使用视频的播放次数等. ·使用频率(Retention):一个重要的数据是到底

1.KS值--学习器将正例和反例分开的能力,确定最好的“截断点” KS曲线和ROC曲线都用到了TPR,FPR.KS曲线是把TPR和FPR都作为纵坐标,而样本数作为横坐标.但是AUC只评价了模型的整体训练效果,并没有指出如何划分类别让预估的效果达到最好.不同之处在于,ks取的是TPR和FPR差值的最大值.伪阳性率(FPR) :判定为正例却不是真正例的比率真阳性率(TPR) :判定为正例也是真正例的比率伪阴性率(FNR) :判定为负例却不是真负例的比率真阴性率(TNR) :判定为负例也是真负例的比率

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

一. 引言 在阅读spring相关资料,都会提到Spring是非侵入式编程模型,轻量级框架,那么就有必要了解下这些概念. 二. 侵入式与非侵入式 非侵入式:使用一个新的技术不会或者基本不改变原有代码结构,原有代码不作任何修改即可.侵入式代码结构则要与该技术产生依赖. 侵入式框架:引入了框架,对现有的类的结构有影响,需要实现框架某些接口或者基础某些特定的类.侵入式让用户的代码对框架产生了依赖,不利于代码的复用,当去除框架的时候,程序就无法运行.当然侵入式可以使得用户的代码与框架更好的结合,充分利用

定义 GDP是在给定的时期内,经济生产的所有最终产品和服务的市场价值. 由于每一件产品或者服务的交易都会涉及到一个买者和一个卖着,买者支出的每一元钱必然成为卖者收入的每一元钱,因此,GDP既可以看成是经济中的总收入,也可以看成是经济中的总支出,两者是等价的. 计算规则 假设一年之内,国内经济生产了3个苹果,4个橘子,苹果的市场价格是1元/个,橘子的市场价格是2元/个,那么,这一年的GDP计算方式: GDP = 苹果的市场价格 * 苹果的数量 + 橘子的市场价格 * 橘子的数量 = * + * =

度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例 实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率       (recall)r=TPTP+FN

参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一.机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标,而且很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好. 准确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好.比如某个地区某天地震的预测,假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性,类别只有两个:0:

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

参考文章:http://www.boche.net/blog/index.php/2010/10/21/cpu-ready-to-rdy-conversion/ http://kb.vmware.com/selfservice/microsites/search.do?language=en_US&cmd=displayKC&externalId=1026063 好文:http://frankdenneman.nl/2010/09/13/esx-4-1-numa-scheduling/ h

参考 另参考 IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数),是衡量磁盘性能的主要指标之一.IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量,一般以每秒处理的I/O请求数量为单位,I/O请求通常为读或写数据操作请求. 随机读写频繁的应用,如小文件存储(图片).OLTP数据库.邮件服务器,关注随机读写性能,IOPS是关键衡量指标. 顺序读写频繁的应用,传输大量连续数据,如电视台的视频编辑,视频点播VOD(Video On Demand),关注连续读写性

如何评价一个公司数据库运维水平的高低?用什么来进行横向与纵向对比?自动化平台建设的目标是什么?必须有相应的指标体系来指导,此指标体系必须满足以下条件: • 可以用数字来测算和衡量 • 最终指标,而不是中间指标 比如有时DBA会关注数据库的吞吐量,但吞吐量越高不能代表数据库提供的服务质量越好,开发人员关心这个指标的原因也是因为担心过高的吞吐量会影响响应时间或者造成系统不可用,所以这只是一个中间指标. • 可以全面衡量一个网站的数据库运维水平,而不会顾此失彼 • 有人文关注 1.1. 数据安全 数据

DevOps在你的组织中运行的如何?如果你需要帮忙衡量它运行的如何,我们准备了一些DevOps的关键指标来进行追踪.这些指标可以帮助理解你的团队过去做的如何. 定义DevOps对你的组织意味着什么 DevOps这个词,不同的人不同理解.有些人说他是一种文化并且行业中的每个供应商声称,他们的工具有助于DevOps.取决于你如何定义DevOps,这些指标会对你和你的团队多多少少有些帮助. 我把DevOps定义为与部署和监视应用相关的所有内容.从许多方面来说,这都是现场可靠性工程的问题.在Stacki

创业公司如何做数据分析?网站分析工具里的指标千百种,到底要从哪些数据入手呢?除了流量跟转换率,还有哪些数据跟公司成长有关呢?或许可以从了解AARRR Metrics开始.AARRR Metrics是由硅谷知名创业孵化中心500Startups的创办人Dave McClure所提出的一组指标,这些指标描述了不同阶段的使用者行为,我们则可以借此了解目前事业发展的状况. AARRR是什么? AARRR是从使用者生命周期的角度来看的一组指标,定义如下: Acquisition(获得使用者):使用者从各式

目录 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 Metric-Server部署 下载yaml文件 因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件 修改文件, 不然报错 创建Metric-Server 自定义资源指标: Prometheus k8s-prometheus-adapter 项目 Prometheus 在k8s集群中部署Prometheus github地址 需要部署的服务清单 安装部署所有服务及插件 部署kub

之前一直不清楚Top1和Top5是什么,其实搞清楚了很简单,就是两种衡量指标,其中,Top1就是普通的Accuracy,Top5比Top1衡量标准更“严格”, 具体来讲,比如一共需要分10类,每次分类器的输出结果都是10个相加为1的概率值,Top1就是这十个值中最大的那个概率值对应的分类恰好正确的频率,而Top5则是在十个概率值中从大到小排序出前五个,然后看看这前五个分类中是否存在那个正确分类,再计算频率.Pytorch实现如下: def evaluteTop1(model, loader):

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说