1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

二分类 在二分类问题中,TP FP TN FN 是非常清楚且易于理解的. TP (True Positive) : 预测为 1 ,真实值也为 1 -> 真阳性 FP (False Positive): 预测为 1 ,真实值为 0 -> 假阳性 TN (True Negative): 预测为 0 ,真实值也为 0 -> 真阴性 FN (False Negative): 预测为 0 ,真实值为 1 -> 假阴性 多分类 多分类问题的 TP FP TN FN 可以通过混淆矩阵来说明. 例

一.前言 我们在进行php开发的时候经常会遇到浮点型的问题,特别是涉及金额的部分,常常需要进行加减运算.当小数点的位数比较多的时候,往往容易犯一些很低级的错误.这里记录一下php的精度计算和封装的小demo. 二.关于php的高精度问题 1.概念解释 这篇文章的解释最清楚: php高精度计算问题 2.高精度数值对比大小问题 下面这篇文章讲的很好: 临时发一个项目遇到的PHP浮点计算问题 默认保留两位小数 bcadd(参数1,参数2,参数3) 参数1 和2 是要相加的参数 3是保留几位小数. 1.

如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug,是跨语言的,我用python也遇到这个问题.所以基本上大部 分语言都提供了精准计算的类库或函数库,比如php有BC高精确度函数库,下面达内php培训老师介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用. 例子  代码如下   <?php    $f = 0.58;    var_dump(intval

如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug,是跨语言的,我用python也遇到这个问题.所以基本上大部 分语言都提供了精准计算的类库或函数库,比如php有BC高精确度函数库,下面达内php培训老师介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用. 例子  代码如下   <?php    $f = 0.58;    var_dump(intval

BigDecimal类 对于不需要任何准确计算精度的数字可以直接使用float或double,但是如果需要精确计算的结果,则必须使用BigDecimal类,而且使用BigDecimal类也可以进行大数的操作.BigDecimal类的常用方法如表11-15所示. BigDecimal类的常用方法 序号 方    法 类型 描    述 1 public BigDecimal(double val) 构造 将double表示形式转换 为BigDecimal 2 public BigDecimal(i

PHP var_dump(intval(0.58 * 100)); 正确结果是 57,而不是 58 浮点运算惹的祸 其实这些结果都并非语言的 bug,但和语言的实现原理有关, js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度(double)类型. 而PHP会区分 int 还是 float.不管什么语言,只要涉及浮点运算,都是存在类似的问题,使用时一定要注意. 说明:如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如上面 的 echo intval( 0

转: (原出处不可考,若有侵权,请联系我立即删除) 头文件: // WTNumber.h: interface for the CWTNumber class. // ////////////////////////////////////////////////////////////////////// #if !defined(AFX_WTNUMBER_H__92E62B40_491A_4A75_AB89_FFB160DB2343__INCLUDED_) #define AFX_WTNUM

/** * Created by My_coder on 2017-07-27. * 加减乘除计算工具类 */ public class BigDecimalUtil { private BigDecimalUtil() { } /** * 加 */ public static BigDecimal add(Double v1, Double v2){ BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1.toString()); BigDecimal b2 = new BigDe

小数例子: PHP保留两位小数并且四舍五入 1 $n=0.1265489; 2 echo sprintf("%.2f", $n); // 0.13 大家可以看到我们用到了sprintf函数对$n进行了格式化%.2f是目标格式,其中2表示两位f表示float(浮点型) 第3为小数6被四舍五入 再看个例子 1 $n=0.1265489 2 echo substr(sprintf("%.3f",$n),0,-1);// 0.12 代码输出了保留2为小数没有四舍五入,实际上

用到的类: 类 BigDecimal:不可变的.任意精度的有符号十进制数.BigDecimal 由任意精度的整数非标度值 和 32 位的整数标度 (scale) 组成.如果为零或正数,则标度是小数点后的位数.如果为负数,则将该数的非标度值乘以 10 的负 scale 次幂.因此,BigDecimal 表示的数值是 (unscaledValue × 10-scale). 类 MathContext:该对象是封装上下文设置的不可变对象,它描述数字运算符的某些规则,例如由 BigDecimal 类实现

jquery代码: /** * 将标签的值格式化 * id 标签id * min 最小值 * max 最大值 */ function toFloat(id,min,max){ var htmlVal = $("#"+id).html(); var index = htmlVal.indexOf("."); var result = ""; if(index > 0){ htmlVal = htmlVal.replaceAll("0

java代码: public class App2 { public static void main(String[] args) { String val = checkNumber("10.1234155", 2, 6).toString(); System.out.println(val); } public static BigDecimal checkNumber(String number, int min, int max) { // 初始化为max位小数 Decima

案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡 既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行 下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 -  对

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,

TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area, https://www.zhihu.com/question/30643044 T/F表示 true/false  表示预测的是不是对的 P/N表示 positive/negative  表示实际数据是正样本还是负样本 P/N表示 positive/negative  表示预测数据是正样本还是负样本   TP: 预测为1, 实际为1,预测正确 FP: 预测为1, 实际为0,预测错误

TP:预测为正向(P),实际上预测正确(T),即判断为正向的正确率 TN:预测为负向(N),实际上预测正确(T),即判断为负向的正确率 FP:预测为正向(P),实际上预测错误(F),误报率,即把负向判断成了正向 FN:预测为负向(N),实际上预测错误(F),漏报率,即把正向判断称了负向 准确率Accuracy=(TP+TN) / (TP+FP+TN+FN), 即预测正确的比上全部的数据 精确率Precision=TP / (TP+FP),即在预测为正向的数据中,有多少预测正确了 召回率Recal

标题     在Java中实现浮点数的精确计算    AYellow(原作) 修改    关键字     Java 浮点数 精确计算   问题的提出:如果我们编译运行下面这个程序会看到什么?public class Test{    public static void main(String args[]){        System.out.println(0.05+0.01);        System.out.println(1.0-0.42);        System.out.

记正样本为P,负样本为N,下表比较完整地总结了准确率accuracy.精度precision.召回率recall.F1-score等评价指标的计算方式: (右键点击在新页面打开,可查看清晰图像) 简单版: precision = TP / (TP + FP) # 预测为正的样本中实际正样本的比例 recall = TP / (TP + FN) # 实际正样本中预测为正的比例 accuracy = (TP + TN) / (P + N) F1-score = / [( / precision) +

让我们从头说起,首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则反映了人们认识事物的深度的变 化.近年来,随着machine learning的相关技术从实验室走向实际应用,一些实际的