Navy算法和Tsai-Lenz算法精度区别
时间: 2024-05-17 20:09:53 浏览: 20
Navy算法和Tsai-Lenz算法都是相机标定算法,它们的主要区别在于相机标定时的参数数量和精度。
Navy算法使用的是较为简单的模型,只需要标定相机的焦距和主点位置即可,因此参数数量比较少,标定精度相对较低。而Tsai-Lenz算法则采用了更为复杂的相机模型,需要标定更多的参数,如径向畸变、切向畸变等,因此标定精度相对更高。
总的来说,Tsai-Lenz算法可以获得更高的标定精度,但需要更多的参数。如果只是需要进行简单的相机标定,Navy算法已经足够了。
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KNN算法进行心脏病预测的模型评估Roc曲线和AUC
以下是KNN算法进行心脏病预测的模型评估ROC曲线和AUC的Python代码:
```python
# 导入模块和数据集
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# KNN算法
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
knn_y_score = knn.predict_proba(X_test)[:, 1]
fpr_knn, tpr_knn, thresholds_knn = roc_curve(y_test, knn_y_score)
roc_auc_knn = auc(fpr_knn, tpr_knn)
# 绘制ROC曲线
lw = 2
plt.plot(fpr_knn, tpr_knn, color='darkorange', lw=lw, label='KNN算法 (AUC = %0.2f)' % roc_auc_knn)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('假正率')
plt.ylabel('真正率')
plt.title('ROC曲线')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
请注意,这里使用了 Sklearn 中的“乳腺癌”数据集来进行演示。你可以根据自己的数据集进行适当的修改。
蜣螂算法优化LSSVR 代码
很抱歉,根据提供的引用内容,没有找到蜣螂算法优化LSSVR的代码。但是,可以提供一些关于蜣螂算法和LSSVR的介绍和相关代码。
蜣螂算法是一种群体智能优化算法,其灵感来源于蜣螂的生物行为过程。蜣螂在寻找食物时,会利用自身的感知能力和记忆能力,通过滚动粪球的方式来寻找食物。蜣螂算法模拟了蜣螂的这种行为过程,通过不断地迭代和更新粒子位置,来寻找最优解。
LSSVR(Least Squares Support Vector Regression)是一种基于支持向量机(SVM)的回归算法。它通过最小化误差平方和来训练模型,同时利用核函数将数据映射到高维空间中,从而实现非线性回归。
下面是一个使用Python实现LSSVR的例子:
```python
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
# 生成随机数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 训练模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
# 输出结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X, y_rbf, color='navy', label='RBF model')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()
```
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