目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 👨‍💻4 Matlab代码 💥1 概述 在现代战争中, 随着信息化和智能化的飞速发展, 以及作战环境的日益复杂, 实时而准确地评估目标威胁, 不仅为空战决策提供科学的决策依据, 而且能够提高杀伤概率, 因而研究目标威胁评估问题具有重要的理论和实际意义。目前关于目标威胁评估问题研究已经取得了一些研究成果。主要技术为:直觉模糊集、贝叶斯推理、优劣解距...

不同于分类模型和回归，聚类算法的模型评估不是一件简单的事。在分类中，有直接结果（标签）的输出，并且分类的结果有正误之分，所以我们使用预测的准确度等指标来进行评估，但无论如何评估，都是在”模型找到正确答案“的能力。回归的评估也类似分类，都是基于标签的评估。但这些衡量指标都不能够使用于聚类。 那么如何衡量聚类算法的效果？ 记得我们说过，KMeans的目标是确保“簇内差异小，簇外差异大”，我们就可以通过衡...

目录 1. 随机森林模型拟合和预测性能1.1 样本拆分1.2 模型拟合1.3 特征重要性1.4 Permutation Importance（permutation_importances）1.5 Boruta 2. 特征选择和性能比较2.1 基于基尼重要性的特征选择2.2 基于排序重要性的特征选择2.3 基于Boruta的特征选择2.4 预测性能比较 1. 随机森林模型拟合和预测性能 1.1 样本...

计算评估指标 假设有100个数据样本，其中有正样本70个，负样本30个现在模型查出有50个正样本，其中真正的正样本是30个求：精确率precision，召回率recall, F1值，准确率Accuracy 画ROC曲线 和 计算auc值 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt from sklear...

ize，属性主要包括调用支持向量的属性support_vectors_和查看特征重要性的属性coef_。接口中，我们学习了最核心的decision_function。除此之外，我们介绍了分类模型的模型评估指标：混淆矩阵和ROC曲线，还介绍了部分特征工程和数据预处理的思路。 ...

d Evaluation for Recommender Systems: Foundations, Implementations, and Recent Advances ABSTRACT 反事实评估器允许我们使用现存的日志数据来评估当我们使用新的目标推荐策略来替换之前的策略时候会如何表现。我们称这些评估器以“异策略（off-policy）”的方式在工作。反事实衡量器引出了类似于无偏离线A/B测试...

文章目录 1. Boruta1.1 特点1.2 参数1.3 例子 2. 决策树的重要性模型2.1 Gini系数重要性2.2 算法2.3 例子2.3.1 利用符合正太分布的三个变量综合为一个结果（Gini Importance）2.3.2 排列重要性（Permutation Importance）2.3.3 Boruta2.3.3.1 算法步骤： 3. 葡萄酒数据集实验3.1 探索性数据分析3.1.1...

文章目录 前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作 2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言 项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones 操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7Nd EfficientFor...

在中小微企业风控场景中，较为几个重要的模型开发包括有企业营业额预测模型与还款能力模型（信用评估）。这两大模型，可以类比于个人零售信贷场景中的收入评估与信用能力预测模型，算是在中小微风控中较为核心的两大风险维度评估。以下我们来谈一下。 一.经营能力预测 1.1.经营能力预测，其整体的建模思路，可以参考大概的步骤有： ①利用企业过去三年的营业额来预测未来12个月的营业额 ②多模型效果校验，让实际数据来选...

   目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 👨‍💻4 Matlab代码 💥1 概述 在现代战争中, 随着信息化和智能化的飞速发展, 以及作战环境的日益复杂, 实时而准确地评估目标威胁, 不仅为空战决策提供科学的决策依据, 而且能够提高杀伤概率, 因而研究目标威胁评估问题具有重要的理论和实际意义。目前关于目标威胁评估问题研究已经取得了一些研究成果。主要技术为:直觉模糊集、贝叶斯推理、优劣解距...