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模型评价指标—KS

也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。之前阐述了混淆矩阵，本文阐述KS的原理和Python实现实例，其它指标会在后续文章中详尽阐述，敬请期待。...step5：统计每个组别中累计逾期客户数量占比/累计正常客户数量占比。 step6：计算每个组别中abs(累计逾期客户数量占比-累计正常客户数量占比)。...每一组的KSi为逾期客户累计占比和正常客户累计占比差值的绝对值，最大值0.52即为该模型的KS值，在pop=0.4处取得。...这时，说明模型能完全区分出正常客户和逾期客户。...二、用Python如何计算KS值并绘图 1 具体代码在python中计算KS的具体代码如下： import matplotlib import pandas as pd import seaborn

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一场pandas与SQL的巅峰大战（五）

我们的目标是，计算累计到当天的销售额占总销售额的比例。在实现时，首先分别计算出累计到当天的销售金额和总计的金额，然后就可以很方便的求出比例了。 MySQL计算累计百分比 ?...pandas计算累计百分比在pandas中，提供了专门的函数来计算累计值，分别是cumsum函数，expanding函数，rolling函数。...我们一起来看一下使用三种函数计算分组和不分组累计百分比的方法。 ? 1.不分组情况 cumsum函数 cumsum是pandas中专门用于计算累计和的函数。...直接对amt列使用cumsum函数即可计算累计值，结果和用SQL计算得到的一致。计算累计的百分比也很容易。...结果和上面的是一致的。至此，我们用多种方法实现了对于累计百分比的计算。小结本篇我们计算了分组和不分组情况的累计百分比。

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MSN门户重新改版以移动设备和云计算为先

微软也将重新命名Windows Phone，以及iOS和Android版本的必应App。微软在官方博客中表示：“我们已经重建了MSN，以移动和云计算为先。...信息和个性化的设置是通过云计算漫游，以使用户无论在哪里，都能跟上资讯步伐。...最重要的是，新版MSN为触摸和移动设备进行了优化。...新版MSN上的资讯内容将来自纽约时报，华尔街日报，华盛顿邮报，美国有线电视新闻网，美国在线（包括TechCrunch和赫芬顿邮报）和Cond Nast (包括名利场, Epicurious, Bon App...在世界范围内，资讯内容将来自读卖新闻和朝日新闻，天空新闻，英国卫报和镜报，费加罗报和世界报等等。

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python计算基尼系数_PHP算法

如果A为零，基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。该系数可在零和1之间取任何值。...基尼系数的计算公式推导 A+B的面积=1/2*100%*100%=1/2 其次计算B的面积的话，由于洛伦茨曲线是一条不规则的曲线，无法直接计算B的面积，因此采用近似梯形的面积来代替。...假定全部人口平均分为n组，已累积到第i组人口总收入占全部人口总收入的比重Wi为下底，已累计的第i-1组人口总收入收入占全部人口总收入的比重Wi-1为上底，以每组人口占全部人口的比例即1/n为高，计算一个个小梯形的面积...0%-100%用户的总补贴为：[1,1+2,1+2+3,…,1+2+…+100] 1、全部用户总补贴累计为1+2+3+…+100=5050 2、每一组已累计补贴占用比重分别为...(sorted(np.append(wealths, 0))) #加上0，再排序，再计算cumsum max = cum_wealths[-1] # 取最后一个，也就是原数组的和 print(np.sum

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Numpy笔记-进阶篇

sum为0 mean 算数平均值，零长度的数组mean为NaN std、var 标准差、方差 min、max 最小值、最大值 argmin、argmax 最小、最大值索引 cumsum 所有元素的累计和...cumprod 所有元素累计积用于布尔型数组的方法用于上面的方法中，布尔值会被强制转换成1和0。...反正看不懂，就先记个函数叭函数说明 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线）元素，或将一维数组转换为方阵（非对角线元素为0） dot 矩阵乘法 trace 计算对角线元素的和 det...计算矩阵行列式 eig 计算方阵的本征值和本征向量 inv 计算方阵的逆 pinv 计算矩阵的Moore-Penrose伪逆 qr 计算QR分解 svd 计算奇异值分解 solve 解线性方程组Ax=...[99]: draws = np.random.randint(0, 2, size=nsteps) In [100]: steps = np.where(draws>0, 1, -1) # 元素累计和的数组

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「二八法则」的数据可视化：用帕累托图进行数据分析

首先，导入所需的库，并设置中文字体和定义颜色等。...pd.read_excel(filepath) # 定义画图所需的数据 x = df['原因'] y = df['频次'] # 让折线图从坐标原点开始 x2 = np.arange(len(x)+1) - 0.5 # 计算累计频次...y_cumsum = [0] + list(y.cumsum()) # 计算累计百分比 y2 = y.cumsum()/y.sum() 接下来，开始用「面向对象」的方法进行画图。..., ls='-', lw=2, color=c['橙色'], label='累计百分比', zorder=2) # 标记体现二八法则的虚线 ax.hlines(y_cumsum[2], -0.5, 1.5...[2]+10, '累计%.1f%% ' % (y_cumsum[2]/y.sum()*100), fontsize=16, color=c['橙色'], va='bottom', ha='right',

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模型评价指标—count_table

也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。...group_cumsum：该组累计样本数。从第一组累积到该组，总计的样本数。 y_sum：该组标签为1的样本数，在风险领域一般定义有风险的样本标签为1。 y_cumsum：该组累计标签为1的样本数。...coverage_rate：累计到该组的坏样本覆盖率，即该组累计标签为1的样本数除以该组累计样本数。 min_score：该组样本的最低得分，如果是概率的话即为最低概率。...二、用Python如何计算count_table 接下来就来看下count_table的具体代码和调用语句： def count_table(predict, y, num=100): '''...至此，count_table介绍和Python实现实例已讲解完毕，感兴趣的同学可以自己尝试实现一下。

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巧用R语言中各类聚合窗口函数

函数 R语言中的sum和cumsum聚合函数与sql中的sum聚合函数相同，对分组求和和累计求和。...R语言中的累计计算函数，当order_by的字段记录相同时候，累计值不再相同，而sql中当记录相同的时候，累计值是相同的【窗口函数】第三弹：聚合函数和分布函数，觉得这一点是很好的优化。...2 min、cummin函数 R语言中的min、cummin函数与sql中的min函数相同，计算组内最小值和累计最小值：每位客户的历史上最小消费金额： data1 %>% group_by(user_no...3 max、cummax函数 R语言中的max函数和cummax函数与sql中的max函数相同，计算每组内最晚（大）或者累计最晚（大）的记录：历史上每位客户的最大消费金额： data1 %>%...4 mean、cummean函数 R语言中的mean函数和cummean函数与sql中的avg函数相同，计算组内平均值和组内累计平均值，与sql区别的是：R语言中相同记录的累计值不同，而sql中相同记录累计值相同

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分群思维（三）基于帕累托模型的渠道分类

因此按收入倒序选取累计收益80%的位置，对渠道进行区分即可。帕累托在处理长尾分布的数据十分有效，接下来我们进行下简单的模拟展示。...'][point_80]-0.05,'累计占比为:%.1f%%' % (df['cumsum_sales_rate'][point_80]*100), color = 'r') ##在图上写文本 plt.show...'][point_80]-0.05,'累计占比为:%.1f%%' % (df['cumsum_sales_rate'][point_80]*100), color = 'r') ##在图上写文本 ax2...'][point_90]-0.05,'累计占比为:%.1f%%' % (df['cumsum_sales_rate'][point_90]*100), color = 'r') ##在图上写文本 plt.show...有没有发现和电商的经典【人货场模型】很接近，人即用户，货即产品，场即渠道。这里就浅谈一下【人货场模型】，其核心是对三个核心对象【人、产品、渠道】的分析。

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时间序列分析这件小事（六）--非平稳时间序列与差分

，cumsum是一个计算累计数的函数。...比如cumsum(c(1,2,3,4,5))=(1,1+2,1+2+3,1+2+3+4.....)=(1,3,6,10......) ? 这就是对非平稳序列的一个直观的感受了。...= 1),type = 'o');abline(h = 0) plot(diff(xt,d = 2),type = 'o');abline(h = 0) 我们用之前的序列试一下水，可以看到，一阶差分和二阶差分后...大家注意看哦，当没有做差分的时候，p-value是0.47+，而备择假设是stationary，也就是平稳时间序列，所以零假设就是非平稳时间序列。...p-value>0.05的时候，在95%的置信度下，我们是不能拒绝原假设的，所以我们不能说xt原序列是时序平稳的，但是对于一阶差分和二阶差分就是可以的了。

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Python中概率累计分布函数（CDF）分析

任何一个CDF，是一个不减函数，累积和为1。累计分段概率值就是所有比给定x小的数在数据集中所占的比例。任意特定点处的填充x的 CDF 等于 PDF 曲线下直至该点左侧阴影面积。...CCDF：互补累积分布函数（complementary cumulative distribution function），是对连续函数，所有大于a的值，其出现概率的和。...PDF与CDF对比示意图在 Python 中使用scipy.stats.norm.ppf()计算 CDF import numpy as np from scipy.stats import norm...theta): y = norm.cdf(theta,loc=10,scale=1) return y #利用ppf找到适合的横坐标，百分点函数 #ppf分位点函数（CDF的逆）即累计分布函数的逆函数....spines["top"].set_visible(False) ax1.grid(ls="--", lw=0.25, color="#4E616C") # 按照Rds列为横坐标，累计概率分布为纵坐标作图

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Task2：数理统计与描述性分析

，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算， Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算...变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。...当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，变异系数可以消除测量尺度和量纲的影响。...']=_freq_df['频数'].cumsum() _freq_df['累计频率%']=_freq_df['累计频数'].map(lambda x: x/ _freq_df['频数'].sum())..._freq_df['累计频率%']=_freq_df['累计频率%'].map(lambda x:'%.2f%%'%(x*100)) _freq_df

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详解对象检测网络性能评价指标mAP计算

else: # false positive fp[idx] = 1 if ovmax > 0: status = "INSUFFICIENT OVERLAP" 计算累计...TP与FP的代码如下： for idx, val in enumerate(fp): fp[idx] += cumsum cumsum += val cumsum = 0 for idx, val...in enumerate(tp): tp[idx] += cumsum cumsum += val 积分求解 Precision与Recall数据的取值范围都在0~1之间，以Recall为X轴位...、以Precision为Y轴可以绘制PR曲线。...，VOC2007对计算出来结果，根据原始取得的recall进行最大插值为11点的方式来计算AP，图示如下： ?

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Pandas知识点-统计运算函数

使用DataFrame数据调用mean()函数，返回结果为DataFrame中每一列的平均值，mean()与max()和min()不同的是，不能计算字符串或object的平均值，所以会自动将不能计算的列省略...使用DataFrame数据调用median()函数，返回结果为DataFrame中每一列的中位数，median()也不能计算字符串或object的中位数，会自动将不能计算的列省略。 ?...四、标准差和方差 ? std(): 返回数据的标准差。 var(): 返回数据的方差。方差是标准差的平方，可以进行相互验证。五、求和、累计求和 ? sum(): 对数据求和。...为了避免数值过大，只取5个数据进行演示，返回结果为所有数据的和。 cumsum(): 对数据累计求和。累计求和是指，对当前数据及其前面的所有数据求和。...cummin(): 对数据累计求最小值。这两个函数的累计原理都与cumsum()相同，此外还有累计求积函数cumprod()等，分别有不同的应用场景。六、综合统计函数 ?

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R&Python Data Science 系列：数据处理（3）

###计算x、y、z的最大值和最小值 diamonds >> summarize_each([np.max, np.min], X.x, X.y, X.z) >> head(4) ?...R实现 ##计算钻石价格price的最大值、最小值 diamonds %>% summarise(price_max = max(price), price_min=min(price)) ###计算钻石...3 窗口函数窗口函数，是对某列操作，返回长度相同的一列，主要包括排名函数、偏移函数、累计聚合函数。...3.3 累计聚合函数累计聚合函数主要包括cumsum()、cummean()、cummax()、cummin()以及cumprod()，都是在某种排序规则下，函数作用于第一行记录，结果记在第一行...5 总结数据处理1-3，主要介绍了Python中dfply和R中dplyr包中的数据处理函数，几乎满足数据预处理中筛选变量、衍生变量以及计算一些统计量的需求。

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Numpy归纳整理

ones_ like以另一个数组为参数，并根据其形状和dtype创建个全 1数组 zeros、zeros_ like 类似于ones和ones_ like, 只不过产生的是全0数组而已 empty、empty...计算各元素的正负号: 1 (正数)、0 (零)、-1 (负数) ceil 计算各元素的Ceiling值，即大于等于该值的最小整数 floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最大整数 rint...将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype modf 将数组的小数和整数部分以两个独立数组的形式返回 isnan 返回一个表示“ 哪些值是NaN (这不是一个数字)”的布尔型数组 isfinite...零长度的数组的mean为NaN std、var 分别为标准差和方差，自由度可调(默认为n) min、max 最大值和最小值 argmin、argmax 分别为最大和最小元素的索引 cumsum 所有元素的累计和...函数说明 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素，或将一维组转换为方阵(非对角线元素为0) dot 矩阵乘法 trace 有计算对角线元素的和 det 计算矩阵行列式 eig

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pandas中的数值计算及统计基础

17 d NaN 4.0 j 18 e 2.0 5.0 k 19 float64 float64 object 20 ------- 21 ''' 22 # 计算每一列的均值...24 print(df.mean()) 25 ''' 26 key1 3.5 27 key2 3.0 28 dtype: float64 29 ''' 30 # 不忽略nan值计算均值...40 print('计算单一列的均值',df['key2'].mean()) 41 ''' 42 计算单一列的均值 3.0 43 ''' 44 45 df2 = pd.DataFrame...，cumsum()',df['key2'].cumsum()) 94 print('df累计求积，cumprod()',df['key2'].cumprod()) 95 print('求df的累计最大值...，cumsum() a 1.0 134 b 3.0 135 c NaN 136 d 7.0 137 e 12.0 138 Name: key2, dtype: float64

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ROCR包中ROC曲线计算是取大于cutoff还是大于等于cutoff

- order(predictions, decreasing = TRUE) predictions.sorted <- predictions[pred.order] tp cumsum...(labels[pred.order] == pos.label) fp cumsum(labels[pred.order] == neg.label) dups <- rev(duplicated...dups]) return(list(cutoffs = cutoffs, fp = fp, tp = tp)) } 可以看到先按从大到小排序，再累计当前位置和之前位置的阳性值。...因此计算TP,TN等指标时，取的是大于等于cutoff

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numpy学习笔记 - numpy常用函

, 5, 0.01) # 生成1000个点的数组 xs, ys = np.meshgrid(points, points) z = np.sqrt(xs ** 2 + ys ** 2) # 计算矩阵的平方和开根...[False, True], [True, False]], [[1, 2], [3, 4]], [[9, 8], [7, 6]]) # 只指定condition时，返回np.nonzero()，即非零元素的索引...(0) # 每列的累计和 arr.cumprod(1) # 每行的累计积注：关于numpy中axis的问题 axis=1可理解为跨列操作 axis=0可理解为跨行操作 # 布尔型数组 arr =...() # 求累计和 walk.min() walk.max() (np.abs(walk) >= 10).argmax() # 首次到达10的索引数 # 一次模拟多个随机漫步 nwalks =...(1) # 将5000个样本中每一步的值进行累积求和 print(walks) # 计算首次到达30 hits30 = (np.abs(walks) >= 30).any(1) # 在列方向上进行对比

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pandas实战：用户消费行为画像

以下为部分节选内容，完整数据和代码可在文末扫码了解首先，加载用户的消费数据。...对if_has_order是否消费变量向上偏移一个单位计算加工出是否回购变量if_reorder 可视化 pp = ( pc.applymap(lambda x:1 if x > 1 else...通过分组内偏移、排序、累计求和等方法实现。分组内的各种骚操作可以了解东哥的pandas进阶宝典。...values='user_id',aggfunc='count',fill_value=0) pp2.plot.area(figsize=(12,6)) 8.高质量客户分析按客户ID分组对订单金额求和，然后计算每个客户的订单总和占累计求和的比例...9.计算用户生命周期求出每个客户的最早和最晚的消费日期作差得到最早和最晚的时间间隔时长，即为客户的生命周期。

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