我对cross_val_score评分指标“roc_auc”和我可以直接导入和调用的roc_auc_score之间的区别感到困惑。文档(http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)表明指定scoring='roc_auc'将使用sklearn.metrics.roc_auc_score。但是，当我使用scoring='roc_auc'实现GridSearchCV或cross_val_score时，我收到的数字与直接调用roc_auc_score时截然不同。这是我的代码，用于
我注意到r2_score和explained_variance_score都是用于回归问题的内置sklearn.metrics方法。我一直认为r2_score是模型解释的百分比方差。它与explained_variance_score有何不同？你什么时候会选择一个而不是另一个？谢谢! 最佳答案 我找到的大部分答案(包括此处)都强调R2之间的区别和ExplainedVarianceScore，即:平均残差(即平均误差)。但是，还有一个重要的问题被抛在脑后，那就是:我到底为什么要考虑均值误差？复习:R2:是决定系数，用于测量(最小二乘)
我想评估一个使用交叉验证的scikitlearn构建的回归模型，我很困惑，我应该使用cross_val_score和cross_val_predict这两个函数中的哪一个。一种选择是:cvs=DecisionTreeRegressor(max_depth=depth)scores=cross_val_score(cvs,predictors,target,cv=cvfolds,scoring='r2')print("R2-Score:%0.2f(+/-%0.2f)"%(scores.mean(),scores.std()*2))另一个，使用标准r2_score的cv预测:cvp=Dec
我正在使用scikit对垃圾邮件/非垃圾邮件数据执行逻辑回归。X_train是我的训练数据，y_train是标签(“垃圾邮件”或“火腿”)，我用这种方式训练了LogisticRegression:classifier=LogisticRegression()classifier.fit(X_train,y_train)如果我想获得10折交叉验证的准确度，我只需要写:accuracy=cross_val_score(classifier,X_train,y_train,cv=10)我认为通过简单地以这种方式添加一个参数也可以计算精确率和召回率:precision=cross_val_sc
我想计算我的分类器的AUC、精确度和准确度。我在做监督学习:这是我的工作代码。此代码适用于二进制类，但不适用于多类。请假设您有一个包含二进制类的数据框:sample_features_dataframe=self._get_sample_features_dataframe()labeled_sample_features_dataframe=retrieve_labeled_sample_dataframe(sample_features_dataframe)labeled_sample_features_dataframe,binary_class_series,multi_cla
这是我正在运行的示例MNIST代码:fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)importtensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10])W=tf.Variable(tf.zeros([784
最近，我正在使用redisSortedSet为每个用户实现游戏排名，但是我遇到了一个问题:zaddgame_rank556435zaddgame_rank556088561zaddgame_rank55608825zrangegame_rank0-1结果是:"60882561""608852""6435"我想知道是否有可能在分数相同的情况下按数字顺序获取值:"6435""608852""60882561" 最佳答案 当一个排序集的成员具有相同的分数时，它们将按字典顺序排序。没有直接的方法让它们以不同的方式排序AFAIK，但您可以轻松
目前，我的8GBRAM服务器为Redis使用了5.33GB(服务器的其他部分占用了大约1.6GB，所以即使在重新启动服务器后，我的内存已经达到~7GB[88%])。Redis的内存使用量持续增长，直到它最终被Ubuntu的OOM杀死，导致我的节点应用程序出现一系列错误。我在这篇文章的底部附上了RedisINFO输出。我本来以为redis中的键可能太多了，但我从Redis(http://redis.io/topics/faq)上读到，100万个键大约是100MB。我们有大约200万(~200MB-离5GB还差得很远)，所以这不可能是问题所在。我的问题是:-redis在哪里消耗所有这些内存
尝试设置key时出现“不允许OOM命令”，maxmemory设置为500M，maxmemory-policy“volatile-lru”，我正在为发送到redis的每个key设置TTL。INFO命令返回:used_memory_human:809.22M如果maxmemory设置为500M，我是如何达到809M的？INFO命令不显示任何键空间，这怎么可能？KEYS*返回“(空列表或集合)”，我已尝试更改数据库编号，但仍未找到任何键。这是信息命令输出:redis-cli-p6380redis127.0.0.1:6380>info#Serverredis_version:2.6.4redi
假设我禁用了所有与oom相关的功能(没有OOMkiller)。一个进程已经占用了所有可用内存，并且它仍在尝试从映射磁盘文件中读取一些字节，该文件不在任何页面缓存中。此进程是否会收到OOM信号，以便它可以react性地释放一些内存并稍后重试？ 最佳答案 这取决于很多条件。1)如何禁用oom-killer？假设您将2写入/proc/sys/vm/overcommit_memory，这意味着:2:始终检查，永不过度使用(参见man5proc)之后你调用了mmap。2)你在“mmap”中使用什么标志？假设您使用MAP_NORESERVE，在
