12 2021 档案
摘要：参考：ROC与AUC 1. 总结：绘制ROC曲线时，横坐标是FPR(False Positive Rate)，纵坐标是TPR（True Positive Rate），ROC曲线上的每一个点由一个分类器（例如逻辑回归分类器）取某一个概率阈值(例如取0.8作为阈值，则预测的概率大于0.8视为正样本，否则
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摘要：Say you have one feature and a target with 3 possible values X = np.array([3.4, 3.4, 3. , 2.8, 2.7, 2.9, 3.3, 3. , 3.8, 2.5]) y = np.array([0, 0, 0, 1
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/weixin_44547599/article/details/88764558
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摘要：-- 1.表结构-- create table visit_hist( -- customer_id int comment '客户id' -- ,visit_date int comment '访问日期' -- ) -- 2.造测试数据 -- insert into visit_hist(cust
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