绘制混淆矩阵 第2页

R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释

有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了，刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。...

计算机方向，EI会议如何避坑?（计算机icme会议）

【推荐高质量EI会议】会议名称：IEEEInternationalConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)会议号：CVPR-2025-06截稿时间：2025年1月15日会议时间与地点：2025年6月20-25...

机器学习+教育学:预测开放学习能力水平:一种机器学习方法

每日一个不同专业+机器学习发文实例——教育学这篇文献题为《Predictingopeneducationcompetencylevel:Amachinelearningapproach》（预测开放教育能力水平：一种机器学习方法），发表在《Heliyon》期刊上。研究旨在通过机器学习模...

在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

ROC曲线和曲线下面积AUC被广泛用于评估二元分类器的性能。但是有时，基于精确召回曲线下面积(AUPRC)的测量来评估不平衡数据的分类却更为合适。本文将详细比较这两种测量方法，并说明在AUPRC数据不平衡的情况下衡量性能时的优势预备知识——计算曲线我假设您熟悉准确率和召回率以及混淆矩阵的元素（T...

DeepSeek等AI产品如何重塑数据分析师的工作

以ChatGPT和DeepSeek为代表的AI产品在数据分析领域从工作影响、可替代场景、效率提升等方面重塑数据分析师工作，分析师需调整重点、加强人机协作以适应AI时代保持竞争力。近年来，以ChatGPT为代表的AI产品正在深刻改变数据分析领域的工作方式。这个春节又被DeepSeek...

计算机EI会议，哪些刊不卡人?（计算机ei会议有哪些）

推荐高录用率EI会议会议名称：IEEE智能计算与自动化国际研讨会（ISICA-2025）截稿时间：2025年4月10日召开时间与地点：2025年8月15日-17日·日本东京论文集上线：IEEEXplore出版·预计2025年11月完成EI检索版面费：约2800元人民币（早鸟价2500元）...

python创建分类器小结（python分类数据）

简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。一、简单分类器首先，用numpy创建一些基本的数据，我们创建了8个点；查看代码X=np.array([[3,1],[2,5],[1,8],[6,4],[5...

回归模型可解决的决策问题-DeepSeek分析第二篇

在数据分析和决策支持领域，回归模型是解决复杂业务问题的强大工具。本文通过深入探讨回归模型在预测和解释变量关系中的应用，展示了如何利用多元线性回归和逻辑回归模型解决实际业务中的决策问题在上一篇deepseek生成时间预测模型分析之后，继续探索deepseek结合分析的可能性，让它用于解决业务中常见的决...

机器学习 - 随机森林手动10 折交叉验证

随机森林的10折交叉验证再回到之前的随机森林（希望还没忘记，机器学习算法-随机森林初探（1））library(randomForest)set.seed(304)rf1000<-randomForest(expr_mat,metadata[[group]],ntree=1000...

策略产品经理干货系列之推荐系统离线评估方法与指标介绍

不同的评估方法存在不同的优缺点，所以在进行推荐评估时，要详细了解其指标，选择合适的评估方法。本篇文章将分享推荐系统离线评估方法，帮助策略产品经理高效地完成工作。希望能对你有所帮助。今天想就所有策略产品比较关注的推荐系统评估方法展开系列文章介绍，给大家从头到尾讲清楚推荐系统的评估度量衡，同时也是帮助大...