前言ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線和AUC常用來評估一個二值分類器（binary classifier）的優劣。這篇文章將先簡單的介紹ROC和AUC，而後用實例示範如何python作出ROC曲線圖以及計算AUC。 AUC介紹AUC(Area Under Curve)是機器學習二分類模型中非常常用的評估指標，相比於F1-Score對項目的不平衡有更大的容忍性，目前常見的機器學習庫中(比如scikit- learn)一般也都是整合此指標的計算，但是有時候模型是單獨的或是自己寫的，此時想要評估訓練模型的好壞就得自己搞一個AUC計算模組，本文在查詢資料時發現libsvm -tools有一個非常簡單易懂的auc計算，因此摳出來用作日後之用。 AUC計算AUC的計算分為以下三個步驟： 1、計算資料的準備，如果模型訓練時只
簡介：這篇文章跟大家介紹如何利用Python畫ROC曲線，以及AUC值的計算，有需要的朋友可以參考借鑒，下面來一起看看吧。
2. sql左連接有疑問，為什麼查出來都是null，而不是沒有資料？
簡介：domain是網域表，domain_sell是上架的網域表，domain_auction_history 是網域拍賣表這是我的查詢語句：SELECT d. ,s.,MAX(h.price) AS max_price FROM domain d LEFT JOIN domain_sell s USING(domain_id) LEFT JO...
#3. 在GAE上搭建PHP環境並開啟URL重寫gae教學gae網站gaebol
#簡介：gae,php:在GAE上搭建PHP環境並開啟URL重寫：1.下載quercus:http ://quercus.caucho.com/版本當然最新的最好,因為原則上來說新版本對php支援程度更高,但是在自己測試的時候發現最新的4.0.25存在一點問題,於是換用4.0. 18版本.選擇WAR格式的檔案下載,利用Winrar解壓縮,將WEB-INFlib的jar拷貝至GAE工程下的warWEB-INFlib目錄2.配置Quercus:在appengin
#4 . floccinaucinihilipilification Linux fgetcsv所取得的陣列元素為空字串的解決方法
簡介：floccinaucinihilipilification:floccinaucinihilipilification Linux fgetcsv 所取得的陣列元素為空字串的解決群組元素為空字串的解決群組元素方法：但伺服器上,很多使用Linux伺服器,原始程式使用UTF-8,這樣很容易產生字元編碼的問題. 如果僅僅將CSV檔案轉碼為UTF-8,這樣在Windows伺服器上沒有問題, 而在RedHat5 .5上,用fgetcsv取得的陣列中,如果某列的內容是中文,則該列對應的陣列元素為空字串,而英文則正常. 這時,需要設定區域:
簡介：探討Hessian在PHP的使用分析。什麼是Hessian Hessian是由caucho提供的一種開源的遠端通訊協定。 採用二進位 RPC 協議，基於 HTTP 傳輸，伺服器端不用另開放防火牆連接埠。 協定
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簡介：Using PHP as a Spring MVC View via Quercus(轉)。原文貼： http://blog.caucho.com/2009/04/14/using-php-as-a-spring-mvc-view-via-quercus/ This week, Ive been prepping for a talk on Quercus in which I promised to show a demo of Spr
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