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用混淆矩阵计算kappa系数「建议收藏」

资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验,也可以用于衡量分类精度,但kappa系数计算是基于混淆矩阵. kappa系数是一种衡量分类精度指标。...计算公式 示例(这里混淆矩阵用百度词条里,但是好像我常用是实际是下标,预测类别是上标,注意一下) 为了计算方便看懂,我重画了一下 结果分析 kappa计算结果为-1-1,但通常...%分类正确样本就是对角线上,这是一个列向量 yangbenzongshu=sum(confusion_matrix(:)); p0=sum(fenleizhengque_yangben)/yangbenzongshu...,bC %在百度词条里图中,真实样本数就是按列求值,预测出来样本就是按行求值 %这里按照kappa系数百度词条里图来计算,但是我一般用混淆矩阵图是反过来。。。这里不管了。。。...是按行求值,把同一行数加起来,这是列向量 % 我常用混淆矩阵是这样计算,虽然结果没有改变。。。

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对于多重共线性简单理解

度量多重共线性严重程度一个重要指标是方矩XTX条件数,即如下所示: 其中λmax(XTX),λmin(XTX)表示是XTX最大,最小特征....直观上,条件数刻画XTX特征差异大小,从实际应用角度,一般若K1000,则就认为存在严重多重共线性...首先先补充一些R语言知识,在R语言中,函数Kappa()是计算矩阵条件数,其使用方法为Kappa(z,exact =FALSE,…)....其中z是矩阵,exact是逻辑变量,当exact=TRUE时,精确计算条件数,否则近似计算条件数....得到条件数K=2195.908>1000,这个时候我们可以认为有严重多重共线性,进一步,我们要试图找出那些变量是多重共线性,计算矩阵特征和相应特征向量: 输入eigen(XX) ?

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

    glm 线性回归模型summary(glm.po)检验是否存在多重共线性问题kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T)## [1] 3.020456e+18判断多重共线性变量进一步模型优化...step(glm.po2)summary(glm.step)vif从模型中变量VIF来看,大多数变量之间不存在较强多重共线性关系。...重新拟合模型优化模型avg(ms1, subset = delta < 10,fit=T,rank = "AIC")残差图plot(pre-numberFaults)计算R-squre,查看模型拟合情况...一般认为计算条件数kappa(X),k<100,说明共线性程度小,如果1001000,存在严重多重共线性。...从结果来看,kappa远远大于1000,因此判断该模型存在严重共线性问题,即线性回归模型中解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

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    计算π

    圆周率π是一个无理数,没有任何一个精确公式能够计算π,π计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法。...当所求解问题是某种事件出现概率,或某随机变量期望时,可以通过某种“试验”方法求解。简单说,蒙特卡洛是利用随机试验求解问题方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。...随机点数量越大,得到π越精确。 ? 由于DARTS点数量较少,π不是很精确。通过增加DARTS数量继续试验,同时,运行时间也逐渐增加。 ? ?...代码及执行结果 以上是Python语言编写程序,运行较慢。采用Fortran语言编写程序,会快很多,以下是抛洒不同点,程序运行时间比较。 ?...蒙特卡洛方法提供了一个利用计算机中随机数和随机试验解决现实中无法通过公式求解问题思路。它广泛应用在金融工程学,宏观经济学,计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域。

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

    kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T) ## [1] 3.020456e+18 判断多重共线性变量 进一步模型优化 step(glm.po2) summary...(glm.step) vif 从模型中变量VIF来看,大多数变量之间不存在较强多重共线性关系。...重新拟合模型 优化模型 avg(ms1, subset = delta < 10,fit=T,rank = "AIC") 残差图 plot(pre-numberFaults) 计算R-squre...一般认为计算条件数kappa(X),k<100,说明共线性程度小,如果1001000,存在严重多重共线性。...从结果来看,kappa远远大于1000,因此判断该模型存在严重共线性问题,即线性回归模型中解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

    kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T)## [1] 3.020456e+18判断多重共线性变量进一步模型优化step(glm.po2)summary(glm.step...)vif从模型中变量VIF来看,大多数变量之间不存在较强多重共线性关系。...重新拟合模型优化模型avg(ms1, subset = delta < 10,fit=T,rank = "AIC")残差图plot(pre-numberFaults)计算R-squre,查看模型拟合情况...一般认为计算条件数kappa(X),k<100,说明共线性程度小,如果1001000,存在严重多重共线性。...从结果来看,kappa远远大于1000,因此判断该模型存在严重共线性问题,即线性回归模型中解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

    kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T) ## [1] 3.020456e+18 判断多重共线性变量 进一步模型优化 step(glm.po2) summary...(glm.step) vif 从模型中变量VIF来看,大多数变量之间不存在较强多重共线性关系。...重新拟合模型 优化模型 avg(ms1, subset = delta < 10,fit=T,rank = "AIC") 残差图 plot(pre-numberFaults) 计算R-squre,...一般认为计算条件数kappa(X),k<100,说明共线性程度小,如果1001000,存在严重多重共线性。...从结果来看,kappa远远大于1000,因此判断该模型存在严重共线性问题,即线性回归模型中解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

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    统计| p计算

    p计算,R语言和python实现 今天来说说频率中假设检验要依赖评估指标:p,对,你也许很清楚知道它表达意思,但是它是怎么算得呢?不知道你是否知道呢?...这次将介绍几种分布计算p方法(套路)。 这里以两样本均值假设检验为例来说明。...要介绍分布有: 正态分布 t分布 设两样本分别为XX和YY,基于中心极限定理,无论XX和YY属于什么分布,只要样本量足够大,它们均值服从正态分布。.../67640775 p是说在原假设成立条件下,原假设发生概率,若是p小于0.05,发生概率小于0.05时,认为是小概率发生了,即是差异性显著,拒绝原假设。...公式: 双边假设p: p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y

    3.1K20

    hashMap 计算hash

    1.获得key对象hashcode 首先调用key对象hashcode() 方法,获得keyhashcode 2.根据hashcode计算出hash(要求在[0,数组长度-1]区间)...hashcode是一个整数,我们需要将它转化成[0,数组长度-1]范围,我们要求转化后hash尽量均匀地分布在[0,数组长度-1]这个区间,减少“hash冲突” 1.一种极端简单和低下算法是...: hash-hashcode/hashcode; 也就是说,hash总是1,意味着,键值对对象都会存储到数组索引1位置,这样就形成了一个非常长链表,相当于没存储一个对象都会发生“hash冲突”,...2.一种简单和常用算法是(相除取余算法) hash=hashcode%数组长度 这种算法可以让hash均匀分布在[0,数组长度-1]区间,但是,这种算法由于使用了“除法”,效率低下,jdk后来改进了算法...,首先约定数组长度必须为2整数幂,这样采用位运算即可实现取余效果:hash=hashcode&(数组长度-1)。

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    GWAS计算BLUE2--LMM计算BLUE

    GWAS计算BLUE2--LMM计算BLUE #2021.12.12 本节,介绍如何使用R语言lme4包拟合混合线性模型,计算最佳线性无偏估计(blue) 1....使用lme4包进行blue计算 这里,使用lme4包进行blue计算,然后使用emmeans包进行预测均值(predict means)计算,这样就可以将predict means作为表型进行GWAS...「注意,lme4直接计算固定因子(RIL)效应(BLUE),不是我们最终目的,因为它是效应,有正有负,我们需要用预测均值将其变为与表型数据尺度一样水平。」...使用asreml包进行blue计算 library(asreml) m2 = asreml(height ~ RIL, random = ~ location + location:RIL + location...95%同学,在计算GWAS分析表型计算时,都是用上面的模型计算出blue,然后直接进行计算,其实还有更好模型。

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    python基本统计计算

    前言: 在数据科学和分析领域,了解数据基本统计是至关重要。Python这个强大而灵活编程语言为我们提供了丰富工具和库,使得计算数据基本统计变得异常简便。...无论是均值、中位数、标准差还是其他重要统计指标,Python都能够以清晰而高效方式满足我们需求。 本文将深入探讨如何使用Python计算数据集基本统计,从而更好地理解和分析数据。...中位数对于数据集中存在极端(离群)时更为稳健,因为它不受异常值影响。在Python中,可以使用NumPy库median函数来计算中位数。...例如,如果方差较高,可能需要更仔细地研究销售波动原因,并制定相应销售策略。 结尾: 通过本文,我们深入了解了Python如何简化基本统计计算过程。...随着数据科学和分析领域不断发展,掌握Python基本统计计算将为你打开更多机会。无论是在业务决策中提供支持还是在研究中取得突破,这些基础统计计算技能都是你成功关键。

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    大数据小视角4:小议Lambda 与 Kappa 架构,不可变数据计算探索

    所以这次也是借这个机会重新梳理Lambda架构与后续由Jay Kreps提出改进Kappa架构,结合个人对于数据系统思考,展开聊一聊分布式计算系统一些设计思路。...3、函数是First Class,函数与其他数据类型一样,处于平等地位,可以赋值给其他变量,也可以作为参数,传入另一个函数,或者作为别的函数返回。...RealTime(New_Data) 但是这种架构同样存在一些问题:需要运维两套不同计算系统,并且合并查询结果,这一定程序上带来了复杂性增加 2.Kappa架构 Lambda架构诞生之后,来自Linkedln...同样,笔者上文举例子,同样也能通过Kappa架构来实现购物广告展示。Kappa架构最为核心是通过一个范式解决需要共同解决问题。同时不需要引入额外计算系统进行运维。...而Kappa架构简化了这个模型,但是对于数据处理总归很难拿出重型批处理做一个完整数据计算,所以计算结果准确性是有所限缩

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    【数据分析 R语言实战】学习笔记 第九章(中)多元回归分析 回归诊断

    6个变量样本组成设计矩阵计算特征: > options(digits=3) > xx=cor(revenue[3:8]) > eigen(xx) $values [1] 4.980418 0.838539...正是山f这种共线性存在,逐步回归中系统自动剔除了变量x1、x2 (2)条件数 R软件提供了计算矩阵条件数函数kappa(),其调用格式为 kappa(z, exact = FALSE,...norm = NULL, method = c("qr", "direct"), ...) z为计算矩阵:exact表示逻辑,若为TRUE表示精确计算条件数,默认为近似计算;method 指定使用方法...> kappa(xx) [1] 6132 在财政收入例子中,包含所有变量样木数据设计矩阵条件数是6132>1000,故认为多重 共线性十分严重。...,除了X6以外所有变量方差扩大因子均大于10,说明模型中存在很强多重共线性

    5.1K20

    计算最大

    题意 给一个字符串类型数字, 写一个方法去找到最大, 你可以在任意两个数字间加 + 或 * 样例 给出 str = 01231, 返回 10 ((((0 + 1) + 2) * 3) + 1) =...10 我们得到了最大 10 思路 本题题意千万不要误解,这道题题意是指只考虑顺序运算情况下,即你只知道下一位是什么,如:891,有的同学可能会认为 8 * (9 + 1) 这样运算,得出结果为...所以 891 结果应该为 8 * 9 + 1 为 73. 理解题意后,可得知: 两个数之间运算,两者均不为 0 或 1,那么进行乘法运算显然可以得到最大结果。...反之,当其中一个数为 0 或 1时,进行相加运算会比乘法运算得到好一些。...rs += Integer.valueOf(c + ""); } } return rs; } } 原题地址 LintCode:计算最大

    1K30

    matlab插计算

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 0, 说明 关于插,官网有个小总结,可以直接去参考(从1维到多维),下面是我举例子。...参考官网,用法如下 Vq = interp3(X,Y,Z,V,Xq,Yq,Zq) Vq = interp3(V,Xq,Yq,Zq) 但这个方法有时候不是很实用,主要是X,Y,Z都要弄成网格形式,因此我一般大于等于三维时候就直接采用...举例: 1)插一个点 现在有一个高维数据(4维),横坐标是经度,纵坐标是维度,高是海拔,V是在这三维中水汽含量。...我现在有了V数据,这个数据是(37,10,10)大小,表示高有37层,经纬度分别都是10大小(因此经纬度构成100数据网格),现在要计算高500m,经纬度分别为(80,32)(插) data_path...2)插两个点 上面插只在一个点(500,80,30)上进行,但有时我们要插是很多个点构成数组。

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