文章目录一、四个基本概念TP、FP、TN、FN二、精确率（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）三、F1-Score（F1分数）四、宏平均Macro-F1、微平均Micro-F1、加权平均Weightedavg五、混淆矩阵（ConfusionMatrix）六、ROC曲线和AUC（AreaUndertheCurve，曲线下面积）一、四个基本概念TP、FP、TN、FN真阳性：预测为正，实际为正。把正样本成功预测为正。 TP——TruePositive假阳性：预测为正，实际为负。把负样本错误预测为正。 FP——FalsePositive ——>误报真阴性：预测为负、
我正在调试一个源代码，它有很多大的#define'dMACRO例程。我对进入它们很感兴趣，但我想，VC++不允许进入功能......所以，我正在将它们转换为函数，但这对我来说变得越来越困难有没有办法进入宏例程？尤其是在VC++中？PS:如果gcc编译器支持进入MACRO，我可以将整个代码移植到gcc 最佳答案 除了以上所有正确答案外:我平时做的是混合显示(C+汇编)。这显示了真正发生的事情。即使您不是底层程序集的专家，它也可以让您了解会发生什么(即它是一个微不足道的替换还是一个复杂的循环)。它还将提供更多进入功能的机会。例如，如果您
有没有办法替换Xmacro使用C++11功能的成语，最好不使用预处理器？我在想可以使用元组模板，但我仍在努力理解它们是如何工作的。 最佳答案 XMacros是用于执行范围各种事情的通用工具。其中许多(例如创建枚举器列表、字符串等)远远超出任何类型模板的功能。在某些情况下，您可能会找到用模板替换的方法。但肯定不是全部。 关于c++-是否有替换X-macros的模板/constexpr/C++11方法？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
在使用gprof分析我编写的C++程序的过程中，我注意到绝大多数执行时间都花在函数“frame_dummy”上。更准确地说，gprof输出的平面配置文件中的第一个条目显示76.38%的样本时间花费在调用名为frame_dummy的函数上，调用次数为24611191。简而言之，我试图理解frame_dummy指的是什么——因为我没有任何这样命名的函数——以及这对我的优化工作意味着什么。虽然不太可能相关，但我应该补充一点，该程序旨在使用多重网格算法求解泊松方程，并使用MPI来并行化任务。然而，尽管存在MPI函数调用，但上面提到的gprof输出是从仅运行一个进程派生的。我还应该注意到，我的程
我在这里使用事件跟踪URL生成器:https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/ios/v3/campaigns#url-builder我为“广告网络”字段选择“自定义”。一个必需的参数是“设备ID宏”，但我无法在文档中的任何地方找到它。在哪里可以找到“设备ID宏”参数？ 最佳答案 DeviceID宏是Advertiser的Identifier，一般是%{idfa})WhatisanIDFA?TheAdvertisingIdentifier(IDFA)isa
一、混淆矩阵对于二分类的模型，预测结果与实际结果分别可以取0和1。我们用N和P代替0和1，T和F表示预测正确和错误。将他们两两组合，就形成了下图所示的混淆矩阵（注意：组合结果都是针对预测结果而言的）。由于1和0是数字，阅读性不好，所以我们分别用P和N表示1和0两种结果。变换之后为PP，PN，NP，NN，阅读性也很差，我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此，为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正确，我们将其中一个符号修改为T和F，以便于分辨出结果。P（Positive）：代表1N（Negative）：代表0T（True）：代表预测正确F（False）：代表预测错误二、准确率、精确率、召回率、
来自具有数值和标称数据的数据框:>>>frompandasimportpd>>>d={'m':{0:'M1',1:'M2',2:'M7',3:'M1',4:'M2',5:'M1'},'qj':{0:'q23',1:'q4',2:'q9',3:'q23',4:'q23',5:'q9'},'Budget':{0:39,1:15,2:13,3:53,4:82,5:70}}>>>df=pd.DataFrame.from_dict(d)>>>dfBudgetmqj039M1q23115M2q4213M7q9353M1q23482M2q23570M1q9get_dummies将分类变量转换为虚拟/
假设我有一个如下所示的PandasDataFrame，并且我正在对categorical_1进行编码以在scikit-learn中进行训练:data={'numeric_1':[12.1,3.2,5.5,6.8,9.9],'categorical_1':['A','B','C','B','B']}frame=pd.DataFrame(data)dummy_values=pd.get_dummies(data['categorical_1'])“categorical_1”的值是A、B或C，所以我最终在dummy_values中有3列。但是，categorical_1实际上可以采用值A、
我正在处理一个包含2,000,000行的大型记录文件。每行包含有关电子邮件的特征和分别用于非垃圾邮件或垃圾邮件的二进制标签[0,1]。我想将所有特征(例如email_type的值从[1,10]转换为二进制矩阵。这可以使用pd.get_dummies()来完成，它根据一列特征创建一个二进制矩阵。这对数据的小子样本非常有效，比如10,000行。但是，对于100,000+行，我看到错误Killed:9。为了解决这个问题，我尝试了以下方法:步骤:使用numpyp.array_split()将DataFrame分成10,000行的block为每个10,000行的DataFrame创建一个二进制矩
我想知道sklearnLabelEncoder与pandasget_dummies之间的区别。为什么会选择LabelEncoder而不是get_dummies。使用一个比另一个有什么优势？缺点？据我所知，如果我有A级ClassA=["Apple","Ball","Cat"]encoder=[1,2,3]和dummy=[001,010,100]我是不是理解错了？ 最佳答案 这些只是方便的功能，自然地属于这两个库分别倾向于做事的方式。第一个通过将事物更改为整数来“压缩”信息，第二个“扩展”允许(可能)更方便访问的维度。sklearn.p
