难道是python的Cregex实现快了6倍还是我遗漏了什么？Python版本:importrer=re.compile(r'(HELLO).+?(\d+)',re.I)s=r"prefixdfadfadfadfadfadfadfheasdfdHelloRegex123"%timeitr.search(s)1000000loops,bestof3:1.3µsperloop(769,000persec)C++11版本:#includeintmain(intargc,char*argv[]){std::strings="prefixdfadfadfadfadfadfadfheasdfdHe
sklearn.naive_bayes.GaussianNB()模块中的score()方法和sklearn中的accuracy_score方法有什么区别。指标模块？两者似乎相同。对吗？ 最佳答案 一般来说，不同的模型有返回不同指标的评分方法。这是为了允许分类器指定他们认为最适合他们的评分指标(因此，例如，最小二乘回归分类器将有一个score方法返回类似于平方误差之和的东西).在GaussianNB的情况下，文档说它的评分方法:Returnsthemeanaccuracyonthegiventestdataandlabels.accu
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
我正在处理一些ascii数据，进行一些操作，然后将所有内容写回另一个文件(由post_processing_0.main完成的工作，不返回任何内容)。我想将代码与多处理模块并行化，请参见以下代码片段:frommultiprocessingimportPoolimportpost_processing_0defchunks(lst,n):return[lst[i::n]foriinxrange(n)]defmain():pool=Pool(processes=proc_num)P={}foriinrange(0,proc_num):P['process_'+str(i)]=pool.ap
我想知道是否有办法用SqlAlchemy创建一个case语句，例如postgresqlversion如果没有简单的方法，也许文字SQL是可行的方法？ 最佳答案 在此处查看有关case语句的文档:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/sqlelement.html#sqlalchemy.sql.expression.case 关于python-SqlAlchemy:case语句(case-if-then-else)，我们在StackOverfl
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
默认情况下，Django将用户名实现为区分大小写，现在为了身份验证，我编写了自己的AuthenticationBackend以在身份验证时处理不区分大小写的用户名。如图:http://blog.shopfiber.com/?p=220现在，问题是:我有各种View和实用方法，可以将username与一些stings进行比较。即request.user.username==username_from_some_other_system_as_str现在，如果用户名是yugal那么:request.user.username=='Yugal'#ReturnsFalse现在，它应该返回Tru
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
