代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

今天不巧就用上了. 就是将数据库的字段,自增1的场景. from django.db.models import F DeployPool.objects.filter(name=deployversion_id).update(deploy_no=F('deploy_no')+1) 详细参考网页: http://blog.csdn.net/orangleliu/article/details/40431839 django-orm中F对象的使用 前言 django文档中有一节是 Query-r

在Django的模型中F对象与Q对象比较常用的,所以单独说一下: F对象 F对象位于django.dc.models模板下,使用的时候记得首先导入!!! 作用:F对象主要用于当模型的字段A与字段B进行比较的时候,如果A写在了等号的左边,则B 出现在等号的右边,通过F对象进行构造,用于两个列的比较.举个例子: 假设有数据模型类BookInfo,BookInfo中有属性read和commet,我们要找到阅读量(read)比评论量(commet)多的图书 BookInfo.objects.filter

一篇文章就搞懂啦,这个必须收藏! 我们以图片分类来举例,当然换成文本.语音等也是一样的. Positive 正样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片是猫,这张图片就被预测成了正样本. Negative 负样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片不是猫,这张图片就被预测成了负样本. TP 一组预测为正样本的图片中,真的是正样本的图片数. TN: 一组预测为负样本的图片中,真的是负样本的图片数. FP: 一组预测为正样本的图片中,其实是负样本的图片数.又称"误检&quo

我们已经了解了ThinkPHP中的S方法的用法,F方法其实是S方法的一个子集功能,仅用于简单数据缓存,并且只能支持文件形式,不支持缓存有效期,因为采用的是PHP返回方式,所以其效率较S方法较高,因此我们也称之为快速缓存方法.F方法的特点是:简单数据缓存:文件形式保存:采用PHP返回数据方式加载缓存:支持子目录缓存以及自动创建:支持删除缓存和批量删除: 写入和读取缓存 F('data','test data'); 默认的保存起始路径是DATA_PATH(该常量在默认配置位于RUNTIME_PATH

一般使用文件方式的缓存就能够满足要求,而thinkphp还提供了一个专门用于文件方式的快速缓存方法f方法. 由于采用的是php返回方式,所以其效率较s方法较高. f方法具有如下特点: 1.简单数据缓存: 2.文件形式保存: 3.采用php返回数据方式加载缓存: 4.支持子目录缓存以及自动创建: 5.支持删除缓存和批量删除: 代码如下: $path=../public/runtime/; $str=fastrunaaaaaaaaaaaaaaaa; f(str/ffun,$str,$path); 这

F表达式是用来优化ORM操作数据库的. 举个例子:我们做口罩的公司要将所有员工的薪水增加2000元,如果按照正常的流程,应该是先从数据库中提取所有的员工的工资到Python内存中,然后使用Python代码在员工工资的基础上增加2000元,最后在保存到数据库中,这里面涉及到的流程就是,首先从数据库中提取数据到Python内存中,然后在Python内存中做完运算,之后再保存到数据库中.示例代码如下: from django.db.models import F from django.http im

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 27 11:09:52 2019 @author: jiangshan """ import torch import numpy import torch.nn.functional as F x1= torch.Tensor( [[1,2,3,4],[1,3,4,5],[3,4,5,6]]) print(x1) import math #将torch

F/f表达式可以解析任意类型的数据 具体实现,看下面示例: 1.解析变量 1 a = 10 3 b = 20 5 res1 = F"a+b的值:{a+b}" 7 print(res1) 结果:a+b的值:30 name = 'zhangs' age = 20 res2 = F"姓名:{name},年龄:{age}" print(res2) 结果:姓名:zhangs,年龄:20 2.解析字典 one_dict = {'name': 'zhangs', 'age': 1

python3.6增加的方法,字符串定义以f开头,可以使用{}包裹变量,方便字符串的定义. 有些时候很懒,碰到写的比较清晰的就直接搬运:https://blog.csdn.net/weixin_38762584/article/details/115023975 print(f'features:,{features.shape},\n,labels.shape:,{labels.shape}') print(f'features:,{features.shape} \n labels.shap

1. 四个概念定义:TP.FP.TN.FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢? 举个简单的二元分类问题 例子: 假设,我们要对某一封邮件做出一个判定,判定这封邮件是垃圾邮件.还是这封邮件不是垃圾邮件? 如果判定是垃圾邮件,那就是做出(Positive)的判定: 如果判定不是垃圾邮件,那就做出(Negative)的判定. Tru

用于二进制文件中F.seek方法 作用: 设置读写位置 F.seek(偏移量, whence=相对位置) 偏移量 大于0的数代表向文件末尾方向移动的字节数 小于0的数代表向文件头方向中移动的字节数 相对位置 0 代表从文件头开始偏移 1 代表从文件当前读写位置开始偏移 2 代表从文件尾开始偏移 f = open("zengsf.txt", "r") f.seek(5,1) #从文件头开始,偏移5个字符 data = f.read(5) #读取5个字符 print(d

参考:http://emuch.net/html/201102/2841741.html 首先是目的不同.F检验用于比较两种分析方法是否存在显著差异(单边检验)或者两种方法紧密度是否存在差异(双边检验),我记得老师说是用于检验新方法是否可行,相当于系统误差.而T检验是利用统计量t,检验操作是否存在误差,或者不同人(不同实验组)之间是否存在误差.按这种说法,如果为了彻底检验新方法,就得必须先做F检验,再做T检验(不存在系统误差方法才可行).简单的说T检验时检验平均值的,F检验时检验标准方差的.第二

SQL中的增.删.改.查 一.增:有2种方法 1.使用insert插入单行数据: 语法:insert [into] <表名> [列名] values <列值> 例:insert into Students (姓名,性别,出生日期) values ('王伟华','男','1983/6/15')  注意:如果省略表名,将依次插入所有列 2.使用insert,select语句将现有表中的 数据添加到已有的新表中 语法:insert into <已有的新表> <列名>

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# include <stdio.h> int main (void) { > )//如果在第四行加分号的话,编译的时候就会在第六行出错 printf("你好\n"); else//这是第六行. printf("haha\n"); ; } 出错原因,因为电脑认为没有任何一个语句是以,else开头的.所以就会出错. # include <stdio.h> int main (void) { float score; printf(&quo

# include <stdio.h> int main (void) { float score; printf("请输入您的考试成绩:"); scanf("%f", &score); ) printf("这是做梦"); && score<=) //不能写成90<==score<==100 printf("优秀"); && score<) print

准备 安装redis服务 点击查看Ubuntu中安装Redis. 安装依赖包 pip install redis 使用 import redis 创建连接 1.普通连接: conn = redis.Redis(host=') 2.连接池: conn_pool = redis.ConnectionPool(host=') conn = redis.Redis(connection_pool=conn_pool) String(字符串)操作 Redis 中的 String 在在内存中按照一个 nam

metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块,提供了各种评估度量,现在自己整理如下: 一.通用的用法:Common cases: predefined values 1.1 sklearn官网上给出的指标如下图所示: 1.2除了上图中的度量指标以外,你还可以自定义一些度量指标:通过sklearn.metrics.make_scorer()方法进行定义: make_scorer有两种典型的用法: 用法一:包装一些在metrics中已经存在的的方法,但是这种方法需要一些参数,例如fbeta

这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,我都尽可能的用大白话说,希望能说明白: 语言使用的是Python,原因是写的快一些,当然会尽可能的抛开一些Python的特点,比如数组处理的时候尽可能的不使用一些tuple交换等方式: 测试算法的时候会用到一些Python编程的技巧,这里只是简单的提一下,不做深入介绍: 常用的排序算法(主要指面试中)包含两大类,一类是