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模型评估是整个建模周期中基础且核心的部分。选择恰当的评估指标，可以使模型训练和测试事半功倍。模型训练后，我们需要对刚训练出来的模型通过一系列指标进行关于稳定度、区别能力等效果的度量。主要介绍以下常见评估指标：评估模型稳定度指标PSI、CSI;评估模型区别能力指标

情景：二分类模型在验证集上的outputs为[[-0.0464,-0.0268],[-0.0234,-0.0091]]，验证集labels为[0,1]。一步一步推导出AUC。首先明确几个概念TPR:sensitive/recall，检测出来的阳性样本的占比，适用于癌症筛查FPR：模型是否把所有的阴性样本都预测成了阳性

DIN假设\(V_i^{shop},V_i^{good},V_i^{cate}\)分别表示历史第\(i\)次点击的shop_id，good_id，cate_id，\(V_a^{shop},V_a^{good},V_a^{cate}\)分别表示候选商品的shop_id，good_id，cate_id，则两个不同版本用户兴趣表达\(V_u\)计算方式如下\[\begin{align}g\left(V_i^{shop},

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代码以及视频讲解本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取1.论文概述复现论文：DynamicKey-ValueMemoryNetworksforKnowledgeTracing(DKVMN)知识追踪（KT）是追踪学生在一系列学习活动中知识状态演变的任务。其目的是个性化地指导学生的学习，帮助他们高效地掌握知识概

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=17950 最近我们被客户要求撰写关于的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是  credit=read.csv("gecredit.csv", header = 

深入理解ROC曲线和AUC分数：评估分类模型的黄金标准引言在机器学习领域，分类模型的性能评估至关重要。ROC曲线和AUC分数作为两个核心指标，为我们提供了一种量化模型分类能力的方法。本文将深入探讨ROC曲线和AUC分数的概念、重要性以及如何使用Python代码实现它们。一、分类模

AUCell和AddModuleScore分析是两种主流的用于单细胞RNA测序数据的基因集活性分析的方法。这些基因集可以来自文献、数据库或者根据具体研究问题进行自行定义。AUCell分析原理：1、AUCell分析可以将细胞中的所有基因按表达量进行排序，生成一个基因排名列表，表达量越高的基因排名

目录一、ROC和PR曲线定义1.1ROC曲线与AUROC1.2PR曲线与AUPRC二、环境需求三、样例数据四、Seaborn绘制ROC和PR曲线4.1ROC曲线绘制和AUROC计算4.2PR曲线绘制和AUPRC计算五、参考文献一、ROC和PR曲线定义1.1ROC曲线与AUROC  ROC曲线[1],[2]（ReceiverOpera

分类阈值->混淆矩阵在做二分类任务时，模型一般会对每个样本输出一个分值s(有时这个分值也表示样本是正例的概率)。在这个分值区间里，设置一个阈值t，就可以把在阈值之上的预测为正例，阈值之下的预测为负例。根据样本真实的标签和预测的结果，可以分为四种情况，统计四种情况的样本个数，就

什么是评估指标？评估指标是针对模型性能优劣的一个定量指标。一种评价指标只能反映模型一部分性能，如果选择的评价指标不合理，那么可能会得出错误的结论，故而应该针对具体的数据、模型选取不同的的评价指标。针对不同类型的学习任务，我们有不同的评估指标，这里我们来介绍最常见的分类

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本文全面探讨了ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）的重要性和应用，从其历史背景、数学基础到Python实现以及关键评价指标。文章旨在提供一个深刻而全面的视角，以帮助您更好地理解和应用ROC曲线在模型评估中的作用。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互

准确率，精准率，召回率分类问题中的混淆矩阵如下TP：预测为1，预测正确，即实际1FP：预测为1，预测错误，即实际0FN：预测为0，预测错确，即实际1TN：预测为0，预测正确即，实际0准确率accuracy准确率accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下：准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+

1. TPR、FPR、Precision、Recall、Sensitivity、Specificity、F1、KS、AUC、ROC表格1.1混淆矩阵 TruePositive=TP；FalseNegative=FN，TypeIError；FalsePositive=FP，TypeIIError；TrueNegative=TN；混淆矩阵中包含四个参数。其中，TP是正例之中预测结果为正的样例，也即是预

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小白也能看懂的AUC曲线详解简介上篇文章小白也能看懂的ROC曲线详解介绍了ROC曲线。本文介绍AUC。AUC的全名为AreaUndertheROCCurve，即ROC曲线下的面积，最大为1。根据ROC和AUC的关系，我们可以得到如下结论ROC曲线接近左上角--->AUC接近1：模型预测准确

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