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wuliytTaotao
努力努力再努力(ง •̀_•́)ง 研究方向:计算广告、主动学习、半监督学习
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2018年8月3日
【Linux基础】常用Linux命令: cd, cp, ls, mkdir, mv, rm, su, uname
摘要: 常用Linux命令:cd, cp, ls, mkdir, mv, rm, su, uname
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posted @ 2018-08-03 20:43 wuliytTaotao
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2018年7月19日
【python3基础】相对路径,‘/’,‘./’,‘../’
摘要: “/”:表示根目录,在windows系统下表示某个盘的根目录,如“E:\”; “./”:表示当前目录;(表示当前目录时,也可以去掉“./”,直接写文件名或者下级目录) “../”:表示上级目录。
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posted @ 2018-07-19 21:02 wuliytTaotao
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2018年7月18日
sklearn中的Pipeline
摘要: 在将sklearn中的模型持久化时,使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型。
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posted @ 2018-07-18 17:13 wuliytTaotao
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2018年7月14日
机器学习中如何处理不平衡数据(imbalanced data)?
摘要: 推荐一篇英文的博客: 8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset 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,即模型将样本基本预测为了多数类(样本数量多的一类)。
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posted @ 2018-07-14 15:20 wuliytTaotao
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2018年7月9日
混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值
摘要: 准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆。
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posted @ 2018-07-09 20:51 wuliytTaotao
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