但是输入00:00 ,临界点时,判断不正确

如果你是在讨论时间比较的问题，那么在24小时制中，00:00表示的是一天的开始，也就是午夜12点，与普通的数字比较不同。如果你的程序在比较时间时没有考虑到这一点，就有可能出现判断不正确的情况。因此，你需要在比较时间时特殊处理一下00:00这个时间点，让它能正确地参与比较。具体处理方式可以根据你的需求和代码实现来决定。

相关问题

java17实现24小时制,定义一个时间区间,23:00-08:00,传入时间段01:00-02:00,判断是否重叠,考虑临界点

可以使用Java的LocalTime类来表示时间，并且使用它的isAfter()和isBefore()方法来进行时间的比较。对于时间区间的定义，可以使用java.time.Duration类来表示时间间隔。下面是一个示例代码：

import java.time.LocalTime;
import java.time.Duration;

public class TimeOverlapDemo {
    public static void main(String[] args) {
        LocalTime startTime = LocalTime.of(23, 0);
        LocalTime endTime = LocalTime.of(8, 0);
        Duration interval = Duration.between(startTime, endTime);

        LocalTime start = LocalTime.of(1, 0);
        LocalTime end = LocalTime.of(2, 0);
        Duration duration = Duration.between(start, end);

        if (duration.isNegative()) {
            duration = duration.plusDays(1);
        }

        boolean overlap = false;
        if (duration.compareTo(interval) > 0) {
            overlap = true;
        } else {
            LocalTime endInterval = startTime.plus(interval);
            LocalTime endDuration = start.plus(duration);
            overlap = !(endDuration.isBefore(startTime) || endInterval.isBefore(start));
        }

        System.out.println("Overlap: " + overlap);
    }
}

这段代码中，首先定义了时间区间的起始时间startTime和结束时间endTime，并使用它们来计算时间间隔interval。然后定义了传入的时间段的起始时间start和结束时间end，并使用它们来计算时间间隔duration。由于时间段可能跨越两天（比如23:00-02:00），所以需要判断duration是否为负数，如果是则加上一天的时间间隔。

接下来，根据时间段的长度和时间区间的长度来判断是否有重叠。如果时间段的长度大于时间区间的长度，则一定会有重叠。否则，需要计算时间段的结束时间endDuration和时间区间的结束时间endInterval，并判断它们是否有重叠。如果endDuration在startTime之前，或者endInterval在start之前，则没有重叠。否则，有重叠。

需要注意的是，时间区间的结束时间是第二天的8:00，而不是当天的8:00。因此，在计算endInterval时需要使用plus()方法而不是plusMinutes()或者plusHours()等方法，这样才能正确地处理跨越两天的情况。

R Logistic回归预测模型 临界点

在逻辑回归模型中，临界点（Cutoff Point）通常用于将模型的预测概率转换为二分类的预测结果。临界点是一个阈值，当模型预测的概率超过该阈值时，将其归类为正例；否则，将其归类为负例。

确定临界点的选择是一个重要的决策，它会影响模型在不同评价指标下的性能。常见的选择方法有以下几种：

1. 默认阈值：通常情况下，将预测概率大于等于0.5的样本归类为正例，小于0.5的样本归类为负例。这是一种常用的默认选择，但并不适用于所有情况。

2. ROC曲线：可以使用ROC曲线来选择临界点。ROC曲线显示了不同阈值下真正例率（True Positive Rate）与假正例率（False Positive Rate）之间的权衡。通过计算ROC曲线下面积（AUC），可以选择一个最佳的临界点。通常，AUC越接近1，模型性能越好。

3. 成本敏感性：根据具体问题的需求，可以根据不同的分类错误带来的成本来选择临界点。例如，对于一些应用而言，假正例（将负例错误地分类为正例）的成本比假反例（将正例错误地分类为负例）的成本更高，因此可以选择一个较高的临界点来降低假正例率。

4. 预测准确性：可以根据模型在验证集或交叉验证中的整体准确率来选择临界点。通过在不同阈值下计算准确率，选择一个最佳的临界点。

需要注意的是，临界点的选择应该基于具体问题和应用需求，并且应该综合考虑模型性能、成本敏感性和预测准确性等因素。没有一种通用的选择方法适用于所有情况，因此建议根据具体情况进行调整和选择。