正例和反例是什么意思

在机器学习和统计分析中，正例（Positive）通常指我们想要模型识别或预测的目标状态，比如在疾病检测中，患病可以视为正例。反例（Negative）则是指模型希望排除的状态，即不患病或非目标状态。例如，对于疾病诊断，健康的人就是负例。

TP（True Positive）代表模型正确预测出的正例，而FN（False Negative）则是指模型错误地将正例预测为负例，也就是实际患病但被误诊为健康的病例。FP（False Positive）指的是模型错误地将负例预测为正例，即未患病却被诊断为患病的情况。TN（True Negative）则是模型正确预测出的负例，即实际健康的人被准确识别。

在不平衡数据集中，由于正例数量较少，模型可能容易偏向预测负例，这就可能导致召回率（TP / (TP + FN)）降低。通过重新采样技术如过采样和欠采样，可以调整数据分布，以提升模型对正例（正例样本）的识别能力，从而提高整体性能。集成学习是另一种策略，它通过结合多个模型的预测来提高性能，尤其在面对数据不平衡时，可以平衡不同模型对正负例的处理。[^1][^2]

相关问题

利用随机库make_classification写原生Python编写感知器算法，得到准确率，并画出正例和反例的散点图，画出正例和反例的散点图

好的，让我来回答你的问题。

首先，感知器算法是一种二分类算法，它的目标是找到一条能够将正例和反例分开的超平面。具体的实现过程可以参考如下的代码：

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification

class Perceptron:
    def __init__(self, lr=0.1, epochs=100):
        self.lr = lr
        self.epochs = epochs
    
    def fit(self, X, y):
        self.w = np.zeros(X.shape[1])
        self.b = 0
        
        for _ in range(self.epochs):
            for i in range(X.shape[0]):
                if y[i] * (np.dot(self.w, X[i]) + self.b) <= 0:
                    self.w += self.lr * y[i] * X[i]
                    self.b += self.lr * y[i]
    
    def predict(self, X):
        return np.sign(np.dot(X, self.w) + self.b)

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1)

perceptron = Perceptron()
perceptron.fit(X, y)

accuracy = np.sum(perceptron.predict(X) == y) / len(y)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()

这段代码中，我们首先使用了 `make_classification` 函数生成了一个二分类数据集，然后定义了一个 `Perceptron` 类，其中 `fit` 方法就是感知器算法的实现过程，`predict` 方法可以用来对新数据进行预测。最后计算了一下算法的准确率，并画出了正例和反例的散点图。

希望这个回答能够帮到你！

提高可移植性：使得脚本可以在不同的机器上运行，而不需要手动修改路径。这句话是什么意思，请你举几个正例和反例。

**提高脚本的可移植性**意味着使脚本能够在不同的环境中（如不同用户的计算机或服务器）正常工作，而无需对脚本中的特定配置进行手动更改。这通常涉及到使用环境变量、相对路径或其他动态设置方法来避免硬编码绝对路径等固定值。

### 正例

1. **使用环境变量**

   # 使用环境变量来指定基础目录
   GETM_BASE=${GETM_BASE:=/home/user/path/to/getm}
   GOTM_BASE=${GOTM_BASE:=/home/user/path/to/gotm}
   FABM_BASE=${FABM_BASE:=/home/user/path/to/fabm}

这样，用户可以通过在自己的环境中设置这些变量来改变路径，而无需修改脚本本身。

2. **使用相对路径**

   # 使用相对路径
   cp -rf ./vv_momentum_3d.F90 src/3d/
   cp -rf ./dimensions.h include/
   cp -rf ./residual.F90 src/3d/

相对路径相对于当前工作目录，减少了对绝对路径的依赖。

3. **动态生成路径**

   # 动态生成安装路径
   install_prefix=${install_prefix:=$(pwd)}

使用 `$(pwd)` 获取当前工作目录作为默认安装路径，用户可以覆盖这个值以指定其他位置。

### 反例

1. **硬编码绝对路径**

   # 硬编码绝对路径
   GETM_BASE=/home/user1/path/to/getm
   GOTM_BASE=/home/user1/path/to/gotm
   FABM_BASE=/home/user1/path/to/fabm

如果用户不是 `user1` 或者文件不在相同的路径下，脚本将无法正常工作。

2. **固定的编译器路径**

   # 固定的编译器路径
   compiler=/usr/local/bin/mpifort

不同的系统可能有不同的编译器安装路径，这种写法缺乏灵活性。

3. **固定的安装路径**

   # 固定的安装路径
   install_prefix=/opt/getm

用户可能没有权限在 `/opt` 目录下安装软件，或者希望安装到其他位置。

通过以上正例和反例，可以看出使用环境变量、相对路径和动态生成路径可以显著提高脚本的可移植性，使其更容易在不同的环境中运行。