precision1 = precision_score(y_label, y_pred_s)怎么用举个例子

时间: 2024-06-03 15:10:17 浏览: 85
TXT

用python求precision的程序

好的，我明白了。关于您的问题，precision1 = precision_score(y_label, y_pred_s) 是一个计算二分类算法的精确度（precision）的函数，其中 y_label 是真实标签的数组，y_pred_s 是预测标签的数组。 举个例子，如果我们有以下数据： 真实标签：[0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1] 预测标签：[0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0] 则可以使用以下代码计算精确度： from sklearn.metrics import precision_score y_label = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1] y_pred_s = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0] precision1 = precision_score(y_label, y_pred_s) print(precision1) 输出结果为 0.8333333333333334，表示分类算法的精确度为 83.33%。这个值越高，说明算法的分类效果越好。
阅读全文

相关推荐

pdf

【Python学习】 – sklearn学习 – 评估指标precision_score的参数说明

precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weight=None) 其中较为常用的参数解释如下： y_true：真实标签 y_pred：预测标签 average：评价值的平均值的计算方式。可以...
rar

pred_text.rar_pred编程_text pred

标题中的"pred_text.rar_pred编程_text pred"暗示了这是一个关于编程的项目，特别是与预测文本（pred_text）相关的。在描述中提到的"pred-text 刚好与t9相反"，意味着这个项目可能涉及到一种文本预测算法，这种算法...

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score def measure_error(y_true, y_pred, label): return pd.Series({'accuracy':accuracy_score(y_true, y_pred), 'precision': precision_score(y_true, y_pred), 'recall': recall_score(y_true, y_pred), 'f1': f1_score(y_true, y_pred)}, name=label)这段代码的意思是什么

这段代码定义了一个名为 measure_error 的函数，该函数接受三个参数 y_true，y_pred 和 label。其中，y_true 是真实标签，y_pred 是预测标签，label 是一个字符串，表示该次评估的名称。 函数通过...

分析这些代码，并且解释每个函数的作用：scores_XGB = [] scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred)) scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred)) confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred) f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_xgb, recall_xgb, thresholds = roc_curve(val_y,predictions_xgb[:,1], pos_label=1) area_xgb = auc(FPR_xgb,recall_xgb)

2. scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred))：在scores_XGB列表中添加精确度指标得分，使用真实标签val_y和预测标签y_pred。 3. scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred))：在scores_...

acc = accuracy_score(label_test, y_pred) precision = precision_score(label_test, y_pred) recall = recall_score(label_test, y_pred) f1 = f1_score(label_test, y_pred) print('Accuracy: {:.2f}'.format(acc)) print('Precision: {:.2f}'.format(precision)) print('Recall: {:.2f}'.format(recall)) print('F1 Score: {:.2f}'.format(f1)) 出现问题ValueError: Target is multilabel-indicator but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted', 'samples'].怎么改代码

precision = precision_score(label_test, y_pred, average='micro') recall = recall_score(label_test, y_pred, average='micro') f1 = f1_score(label_test, y_pred, average='micro') print('Accuracy: {:.2f}...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt from termcolor import colored as cl import itertools from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 定义模型评估函数 def evaluate_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') recall = recall_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') f1 = f1_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') print("准确率:", accuracy) print("精确率:", precision) print("召回率:", recall) print("F1 分数:", f1) # 读取数据集 data = pd.read_csv('F:\数据\大学\专业课\模式识别\大作业\数据集1\data clean Terklasifikasi baru 22 juli 2015 all.csv', skiprows=16, header=None) # 检查数据集 print(data.head()) # 划分特征向量和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 6. XGBoost xgb = XGBClassifier(max_depth=4) y_test = np.array(y_test, dtype=int) xgb.fit(X_train, y_train) xgb_pred = xgb.predict(X_test) print("\nXGBoost评估结果：") evaluate_model(y_test, xgb_pred)

这段代码实现了一个使用XGBoost算法进行分类的机器学习模型，并对该模型进行评估。具体步骤如下： 1. 导入需要的库：numpy、pandas、sklearn等。 2. 定义模型评估函数：evaluate_model(y_true, y_pred)，该函数...

def testes(model, data_test, label_test, test_pred, deep=True): if (deep == True): score = model.evaluate(data_test, label_test, verbose=1) from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score, accuracy_score acc = accuracy_score(label_test, test_pred) print('\nAccuracy') print(acc) prec = precision_score(label_test, test_pred) print('\nPrecision') print(prec) rec = recall_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nRecall') print(rec) # F1 score f1 = f1_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nF1 Score') print(f1) avrg = (acc + prec + rec + f1) / 4 print('\nAverage (acc, prec, rec, f1)') print(avrg) return acc, prec, rec, f1, avrg代码讲解

这段代码是一个测试函数，用于评估模型在测试集上的性能表现。它接受四个参数：模型对象、测试数据、测试标签、测试预测结果以及一个布尔值deep，用于指定是否进行深度评估（即输出更多的性能指标）。 如果deep为...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score # 1. 数据读取与处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 3. 模型预测 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 4. 绘制二分类混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, confusion_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white' if confusion_mat[i, j] > confusion_mat.max() / 2 else 'black') plt.show() # 5. 计算精确率、召回率和F1-score precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 6. 计算AUC指标和绘制ROC曲线 auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 7. 输出结果 print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1-score:', f1) print('AUC:', auc)对每行代码进行注释

precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) - Calculate the precision, recall, and F1-score metrics. auc = roc_auc_score(y_...

Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 761, in _score scores = scorer(estimator, X_test, y_test) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 103, in __call__ score = scorer._score(cached_call, estimator, *args, **kwargs) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 264, in _score return self._sign * self._score_func(y_true, y_pred, **self._kwargs) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1123, in f1_score return fbeta_score( File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1261, in fbeta_score _, _, f, _ = precision_recall_fscore_support( File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1544, in precision_recall_fscore_support labels = _check_set_wise_labels(y_true, y_pred, average, labels, pos_label) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1348, in _check_set_wise_labels y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 93, in _check_targets raise ValueError( ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets

这个错误通常意味着你正在使用一个分类模型来预测连续型目标变量，或者你的目标变量是一个混合了多个类别和连续型值的数据集。 建议你检查一下你的目标变量的数据类型是否正确，并且确保你正在使用正确的模型来处理...

分析每一行代码，讲述一下这些代码的流程，并且具体的解释每个函数的作用：from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix import matplotlib BP = MLPClassifier(solver='adam',activation = 'relu',max_iter = 1000,alpha = 1e-3,hidden_layer_sizes = (64,32, 32),random_state = 1) BP.fit(train_X, train_y) y_pred_after = BP.predict(val_X) scores_BP = [] scores_BP.append(precision_score(val_y, y_pred_after)) scores_BP.append(recall_score(val_y, y_pred_after)) confusion_matrix_BP = confusion_matrix(val_y,y_pred_after) f1_score_BP = f1_score(val_y, y_pred_after,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_BP = BP.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_BP, recall_BP, thresholds = roc_curve(val_y, predictions_log[:,1],pos_label=1) area_BP = auc(FPR_BP,recall_BP) print(area_BP) print('BP模型结果：\n') print(pd.DataFrame(columns=['预测值=1','预测值=0'],index=['真实值=1','真实值=0'],data=confusion_matrix_XGB_after))#混淆矩阵 print("f1值:"+str(f1_score_BP)) print("精确度和召回率:"+str(scores_BP))

接着，使用val_X数据集对模型性能进行评估，计算预测值y_pred_after以及各种分类指标的值，例如准确率、召回率、混淆矩阵和F1得分。最后，使用predict_proba函数预测概率值作为BP分类器的输出。 具体来说，MLP分类...

acc = accuracy_score(label_test, test_pred) print('\nAccuracy') print(acc) # 精确 prec = precision_score(label_test, test_pred) print('\nPrecision') print(prec) # 召回 rec = recall_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nRecall') print(rec) # F1 score f1 = f1_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nF1 Score') print(f1) # 计算平均指标 avrg = (acc + prec + rec + f1) / 4 print('\nAverage (acc, prec, rec, f1)') print(avrg)怎么绘制在一张图里

prec = precision_score(label_test, test_pred) rec = recall_score(label_test, test_pred) f1 = f1_score(label_test, test_pred) # 绘制条形图 x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] y_...

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

这段代码将会绘制一个ROC曲线，其中每个分类器都使用不同的颜色表示，同时包含一个虚线表示随机分类器的结果。注意，这段代码需要在之前的代码块中运行，以确保fpr，tpr和y_pred参数已经存在。

acc = accuracy_score(label_test, test_pred) print('\nAccuracy') print(acc) prec = precision_score(label_test, test_pred) print('\nPrecision') print(prec) rec = recall_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nRecall') print(rec) f1 = f1_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nF1 Score') print(f1) avrg = (acc + prec + rec + f1) / 4 print('\nAverage (acc, prec, rec, f1)') print(avrg) import matplotlib.pyplot as plt x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] y_values = [acc, prec, rec, f1] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x_labels, y_values) avrg = np.mean(y_values) ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--') ax.text(0.5, avrg + 0.01, f'Average: {avrg:.10f}', ha='center', va='bottom', color='gray') # 显示图表 plt.show() return acc, prec, rec, f1, avrg

其中使用了四个指标：准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 值（f1 score）。将这些指标计算出来后，会求出它们的平均值作为最终的性能指标。最后，使用 Matplotlib 库将这些指标可视化...

# 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构造随机森林模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=5, max_depth=5, random_state=42) for i in range(model.n_estimators): model.fit(X_train, y_train) # 训练模型 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(8, 8), dpi=300) plot_tree(model.estimators_[i], filled=True) # plt.savefig(r'D:\pythonProject1\picture/picture_{}.png'.format(i), format='png') #保存图片 plt.show() # 在测试集上评估模型的性能 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # y_test为真实值，y_pred为预测值 print(cm) # 可视化混淆矩阵 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.colorbar() plt.title('Confusion Matrix') plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.xticks([0, 1], ['Negative', 'Positive']) plt.yticks([0, 1], ['Negative', 'Positive']) for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, cm[i, j], ha='center', va='center', color='white') plt.show() # 计算模型的准确率、召回率、精确率等指标 tp = cm[1, 1] tn = cm[0, 0] fp = cm[0, 1] fn = cm[1, 0] acc = (tp + tn) / (tp + tn + fp + fn) precision = tp / (tp + fp) recall = tp / (tp + fn) f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall) print('Accuracy:', acc) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1 Score:', f1_score) # 多分类问题绘制ROC曲线 y_true = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 将标签转换为二进制形式 y_score = y_pred # 计算FPR、TPR和阈值 fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() num_classes = 10 for i in range(num_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true[:, ], y_score[:, ]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

这段代码看起来是一个随机森林模型的训练和评估过程，其中包括以下几个步骤： 1. 将数据集划分为训练集和测试集，并指定了测试集的比例和随机种子。 2. 构造了一个随机森林模型，并指定了一些超参数（如树的数量、...

import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl # 导入数据集 df = pd.read_csv("/Users/mengzihan/Desktop/正式有血糖聚类前.csv") data=df.iloc[:,:35] target=df.iloc[:,-1] # 切分训练集和测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,target,test_size=0.2,random_state=7) # xgboost模型初始化设置 dtrain=xgb.DMatrix(train_x,label=train_y) dtest=xgb.DMatrix(test_x) watchlist = [(dtrain,'train')] # booster: params={'booster':'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'max_depth':12, 'lambda':10, 'subsample':0.75, 'colsample_bytree':0.75, 'min_child_weight':2, 'eta': 0.025, 'seed':0, 'nthread':8, 'gamma':0.15, 'learning_rate' : 0.01} # 建模与预测：50棵树 bst=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=50,evals=watchlist) ypred=bst.predict(dtest) # 设置阈值、评价指标 y_pred = (ypred >= 0.5)*1 print ('Precesion: %.4f' %metrics.precision_score(test_y,y_pred)) print ('Recall: %.4f' % metrics.recall_score(test_y,y_pred)) print ('F1-score: %.4f' %metrics.f1_score(test_y,y_pred)) print ('Accuracy: %.4f' % metrics.accuracy_score(test_y,y_pred)) print ('AUC: %.4f' % metrics.roc_auc_score(test_y,ypred)) ypred = bst.predict(dtest) print("测试集每个样本的得分\n",ypred) ypred_leaf = bst.predict(dtest, pred_leaf=True) print("测试集每棵树所属的节点数\n",ypred_leaf) ypred_contribs = bst.predict(dtest, pred_contribs=True) print("特征的重要性\n",ypred_contribs ) xgb.plot_importance(bst,height=0.8,title='影响糖尿病的重要特征', ylabel='特征') plt.rc('font', family='Arial Unicode MS', size=14) plt.show()

这段代码是使用XGBoost进行二分类任务的建模和预测，并输出了一些评价指标和特征重要性。下面是对代码的解释： 1. 导入必要的库：pandas用于数据处理，sklearn中的metrics模块用于评价指标，train_test_...

调用sklearn库实现对乳腺癌数据的分类，采用逻辑回归分类方法，并计算以下性能评价指标：平均精确率、AUC，并绘制PR曲线与ROC曲线。 from sklearn.datasets import load_breast_cancer data = load_breast_cancer() #y_pred = model.predict(X_test) #y_score = model.decision_function(X_test) #y_score = model.predict_proba(X_test)

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_score) pr_auc = auc(recall, precision) print("Accuracy: {:.4f}, AUC: {:.4f}".format(acc, roc_auc)) # 绘制PR曲线 plt.figure() plt.step...

修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，三分类的每一类的平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test1, y_score[:, 1], pos_label=1) tprs.append(np.interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) # calculate mean ...

划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1055) # 建立神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=6, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) model.add(Dense(units=6, activation='relu')) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy)在此基础上Acc值、Rrecision值、Recall值、PR曲线、F1值、TPR值、FPR值、ROC曲线、AUC值，给出代码

precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制 ROC ...
zip

Jupyter_关于长期序列预测NeurIPS 2021的自耦分解变压器的代码发布.zip

Jupyter-Notebook

最新推荐

recommend-type

使用 sklearn 完成对模型分类性能的评估 Educoder

precision = precision_score(y_true, y_pred, pos_label=1) ``` 3. 召回率(Recall) 召回率是指所有真正类样本中被预测出来的比例。sklearn的recall_score函数用于计算召回率，参数与precision_score相同。示例： ...
recommend-type

Jupyter_关于长期序列预测NeurIPS 2021的自耦分解变压器的代码发布.zip

Jupyter-Notebook
recommend-type

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

![DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输](https://res.cloudinary.com/witspry/image/upload/witscad/public/content/courses/computer-architecture/dmac-functional-components.png) # 1. DMA技术概述 DMA（直接内存访问）技术是现代计算机架构中的关键组成部分，它允许外围设备直接与系统内存交换数据，而无需CPU的干预。这种方法极大地减少了CPU处理I/O操作的负担，并提高了数据传输效率。在本章中，我们将对DMA技术的基本概念、历史发展和应用领域进行概述，为读
recommend-type

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
recommend-type

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
recommend-type

如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。