sensitivity什么意思

时间: 2023-06-16 17:05:45 浏览: 438
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insensitivity

Sensitivity可以有多种含义，取决于上下文。在IT领域中，sensitivity通常指敏感度或灵敏度。在数据分析和机器学习中，敏感度通常指模型对数据输入中的变化的响应程度。在网络安全中，敏感度通常指数据或系统的重要性，以及对其保密性和完整性的要求。在其他领域中，敏感度可以指感性、敏感性或细腻性。
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Display which sensitivity lb -这段代码是什么意思，输出什么

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Display which sensitivity analysis: lb - Lower Bound Sensitivity Ranges Variable Name Reduced Cost Down Current Up x1 5.0000 -10.5000 zero zero x2 zero -infinity zero zero x3 zero -infinity -infinity 2.0000 CPLEX> display sensitivity obj - OBJ Sensitivity Ranges Variable Name Reduced Cost Down Current Up x1 5.0000 -infinity 1.0000 +infinity x2 zero 2.0000 2.0000 +infinity x3 zero -infinity 3.0000 3.0000 CPLEX> display sensitivity rhs - RHS Sensitivity Ranges Constraint Name Dual Price Down Current Up c1 zero 2.0000 9.0000 +infinity c2 zero -infinity 4.0000 4.0000 c3 -1.0000 -27.0000 -6.0000 -6.0000 CPLEX> display sensitivity ub - Upper Bound Sensitivity Ranges Variable Name Reduced Cost Down Current Up x1 5.0000 zero zero +infinity x2 zero zero +infinity +infinity x3 zero 2.0000 +infinity +infinity帮我解释下意思

1. 下界敏感性（Lower Bound Sensitivity Ranges）： - 变量x1的"Reduced Cost"列显示为5.0000，表示当x1的值增加1个单位时，目标函数的值会增加5.0000。 - 变量x2的"Reduced Cost"列显示为zero，表示该变量的值对...

Display which sensitivity analysis: lb - Lower Bound Sensitivity Ranges Variable Name Reduced Cost Down Current Up x1 5.0000 -10.5000 zero zero x2 zero -infinity zero zero x3 zero -infinity -infinity 2.0000 CPLEX> display sensitivity obj - OBJ Sensitivity Ranges Variable Name Reduced Cost Down Current Up x1 5.0000 -infinity 1.0000 +infinity x2 zero 2.0000 2.0000 +infinity x3 zero -infinity 3.0000 3.0000 CPLEX> display sensitivity rhs - RHS Sensitivity Ranges Constraint Name Dual Price Down Current Up c1 zero 2.0000 9.0000 +infinity c2 zero -infinity 4.0000 4.0000 c3 -1.0000 -27.0000 -6.0000 -6.0000 CPLEX> display sensitivity ub - Upper Bound Sensitivity Ranges Variable Name Reduced Cost Down Current Up x1 5.0000 zero zero +infinity x2 zero zero +infinity +infinity x3 zero 2.0000 +infinity +infinity帮我解释下这里边reduced cost 的意思

在这个上下文中，"reduced cost"（缩减成本）表示对目标函数中的每个变量进行单位增加时，目标函数值的变化量。它反映了在当前解中增加或减少变量值对问题优化目标的影响。 在敏感性分析结果中，"reduced cost"列...

Display which sensitivity analysis: lb - Lower Bound Sensitivity Ranges Variable Name Reduced Cost Down Current Up x1 5.0000 -10.5000 zero zero x2 zero -infinity zero zero x3 zero -infinity -infinity 2.0000帮我解释下意思current,up

根据你提供的敏感性分析结果，"Current"和"Up"是关于下界敏感性范围的两个列。 - "Current"列表示当前变量值相对于其下界的偏离程度。对于变量x1，当前值与下界之间的偏离为0，表示当前值等于下界。...

CPLEX> display sensitivity obj - OBJ Sensitivity Ranges Variable Name Reduced Cost Down Current Up x1 5.0000 -infinity 1.0000 +infinity x2 zero 2.0000 2.0000 +infinity x3 zero -infinity 3.0000 3.0000帮我解释下意思down current,up

根据你提供的输出，我来解释一下 "Down"、"Current" 和 "Up" 列的含义： - "Down" 列表示变量值可以减小的最大限制，以保持目标函数的值不变。在这个例子中： - 对于变量 x1，"Down" 列显示为 -无穷，表示 x1 的值...

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下面这段代码什么意思：for i in range(1,backward+1): df['avgDiff'+str(i)] = df['avgVehicleSpeed'].shift(i-1)/ df['avgVehicleSpeed'].shift(i) - 1 df['avgDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['avgDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowDiff'+str(i)] = df['vehicleFlowRate'].shift(i-1)/ df['vehicleFlowRate'].shift(i) - 1 df['flowDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowTraffic'+str(i)] = df['trafficConcentration'].shift(i-1)/ df['trafficConcentration'].shift(i) - 1 df['flowTraffic'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowTraffic'+str(i)].fillna(method='bfill') # EWL df['EWMavg']=df['avgVehicleSpeed'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMflow']=df['vehicleFlowRate'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMtraffic']=df['trafficConcentration'].ewm(span=3, adjust=False).mean() return df def generateXYspeed20(df): df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward)/df['avgVehicleSpeed'] - 1 df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<-0.2,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedUnder(df): mean = df['avgVehicleSpeed'].mean() df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<mean*0.6,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedAndFlowUnder(df): means = df['avgVehicleSpeed'].mean() meanf = df['vehicleFlowRate'].mean() df['ydiffSpeed'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['ydiffFlow'] = df['vehicleFlowRate'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[(df['ydiffSpeed']<means*0.6) &(df['ydiffFlow']<meanf*0.6),['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiffSpeed','ydiffFlow'], axis=1) return X , y def print_metrics(y_true,y_pred): conf_mx = confusion_matrix(y_true,y_pred) print(conf_mx) print (" Accuracy : ", accuracy_score(y_true,y_pred)) print (" Precision : ", precision_score(y_true,y_pred)) print (" Sensitivity : ", recall_score(y_true,y_pred))

这段代码是一个循环，它遍历了一个数列，数列的起点是1，终点是backward减1。在循环中，代码对数据框df的不同列进行了操作。首先，代码计算了df['avgVehicleSpeed']列按照向后位移i-1后与向后位移i后的比率的差值，...

for i = 1:ncomp rslt(i).ncomp = i; cal_p = squeeze(cal_preds(i, :)); cal_p = mode(cal_p,1); cal_t = squeeze(cal_trues(i, :)); cal_t = mode(cal_t,1); [cal_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(cal_t, cal_p); cal_rslt = statsOfMeasure(cal_confus, 0); rslt(i).cal_confus = cal_confus; rslt(i).cal_rslt = cal_rslt; rslt(i).cal_acc = cal_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).cal_sen = cal_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).cal_spe = cal_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).cal_y_true = cal_t; rslt(i).cal_y_pred = cal_p; val_p = squeeze(val_preds(i, :)); val_t = squeeze(val_trues(i, :)); [val_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(val_t, val_p); val_rslt = statsOfMeasure(val_confus, 0); rslt(i).val_confus = val_confus; rslt(i).val_rslt = val_rslt; rslt(i).val_acc = val_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).val_sen = val_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).val_spe = val_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).val_y_true = val_t; rslt(i).val_y_pred = val_p; mdl = plsda(x_pp, y, i, opts0); trainedModel{i} = mdl; mdl = plsda(x_test_pp,[],i,mdl, opts0); rslt(i).probability = mdl.classification.probability; y_test_pred = mdl.classification.mostprobable; [test_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(y_test, y_test_pred); test_rslt = statsOfMeasure(test_confus, 0); rslt(i).test_confus = test_confus; rslt(i).test_rslt = test_rslt; rslt(i).test_acc = test_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).test_sen = test_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).test_spe = test_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).test_y_true = y_test; rslt(i).test_y_pred = y_test_pred; 什么意思

程序中使用了混淆矩阵（confusion matrix）来评估分类模型的性能，并计算了准确率（accuracy）、灵敏度（sensitivity）、特异度（specificity）等指标。同时，程序还包括了测试集的预测和评估。
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