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abematv客户端(abematv安卓)
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操作方法：打开小米的加速器，然后进入GooglePlayStore，下载abematv，安装后即可使用。如果软件无法运行，您可以切换网络。
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混淆矩阵热力图意思是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。示例:.python函数官方文档中给出的用法是sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred,labels=None,sample_weight=None)y_true
python评分卡之LR及混淆矩阵ROC
importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearnimportlinear_model#读取数据sports=pd.read_csv(r’C:UsersAdministratorDesktopRunorWalk.csv’)#提取出所有自变量名称predictors=sports.columns#构建自变量矩阵X=sports.ix#提取y变量值y=sports.activity#将数据集拆分为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X,y,test_size=.,random_state=)#利用训练集建模sklearn_logistic=
linear_model.LogisticRegression()sklearn_logistic.fit(X_train,y_train)#返回模型的各个参数print(sklearn_logistic.intercept_,sklearn_logistic.coef_)#模型预测sklearn_predict=sklearn_logistic.predict(X_test)#预测结果统计pd.Series(sklearn_predict).value_counts()-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#导入第三方模块fromsklearnimportmetrics#混淆矩阵cm=metrics.confusion_matrix(y_test,sklearn_predict,labels=)cmAuracy=metrics.scorer.auracy_score(y_test,sklearn_predict)Sensitivity=metrics.scorer.recall_score(y_test,sklearn_predict)Specificity=metrics.scorer.recall_score(y_test,sklearn_predict,pos_label=)print(’模型准确率为%.f%%:’%(Auracy*))print(’正例覆盖率为%.f%%’%(Sensitivity*))print(’负例覆盖率为%.f%%’%(Specificity*))-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#混淆矩阵的可视化#导入第三方模块importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#绘制热力图sns.heatmap(cm,annot=True,fmt=’.e’,cmap=’GnBu’)plt.show()------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#绘制ROC曲线#计算真正率和假正率fpr,tpr,threshold=metrics.roc_curve(y_test,sm_y_probability)#计算auc的值?roc_auc=metrics.auc(fpr,tpr)#绘制面积图plt.stackplot(fpr,tpr,color=’steelblue’,alpha=.,edgecolor=’black’)#添加边际线plt.plot(fpr,tpr,color=’black’,lw=)#添加对角线plt.plot(,color=’red’,linestyle=’--’)#添加文本信息plt.text(.,.,’ROurve(area=%.f)’%roc_auc)#添加x轴与y轴标签plt.xlabel(’-Specificity’)plt.ylabel(’Sensitivity’)plt.show()-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#ks曲线??链接：plt.show()
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