以下是关于Python中用于神经网络绘制ROC、AUC、DET的库的答案:
sklearn
sklearn是一个非常强大的Python库,它包含了许多用于机器学习和数据挖掘的算法。在神经网络绘制ROC、AUC、DET时,sklearn提供了一些非常有用的工具。
sklearn可以用于分类问题,包括神经网络的训练和评估。
sklearn可以用于各种机器学习任务,包括图像识别、自然语言处理、文本分类等。
该数据与银行机构的直接营销活动相关,营销活动基于电话。通常,需要与同一客户的多个联系人联系,以便访问产品(银行定期存款)是否会(“是”)或不会(“否”)订阅
机器学习和数据科学在解决复杂问题时,经常需要评估模型的性能。其中,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是一种非常有用的工具,被广泛应用于分类问题中。该工具不仅在医学检测、信号处理中有着悠久的历史,而且在近年来的机器学习应用中也显得尤为关键。
项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示
https://keras.io/api/metrics/classification_metrics/#precision-class
医学图像的自动分割是提取有用信息的重要步骤,可以帮助医生进行诊断。例如它可以用于分割视网膜血管,可以代表它们的结构并测量它们的宽度,从而可以帮助诊断视网膜疾病。
项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,
(Artificial Neural Network,ANN)人工神经网络模型,以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。
采用的数据集是sklearn中的breast cancer数据集,30维特征,569个样本。训练前进行MinMax标准化缩放至[0,1]区间。按照75/25比例划分成训练集和验证集。
最后,我们观察到一个简单的策略:只有在没有机会爆破的情况下才拿牌,这大大提高了我们获胜的几率,因为它将爆破的风险完全转移到了赌场。
原文标题:Teaching A Neural Net To Play Blackjack
今天给大家介绍来自德国亚琛工业大学韩天宇团队发表在Nature Communications上的文章,文章为了提高病理学检测神经网络模型的鲁棒性,引入对抗训练方法到神经网络模型中,并且提出双批次正则化技术来进一步改进对抗训练方法。该工作在X-ray、CT和MRI图像数据集中进行了实验,实验结果表明提出的双批次正则化对抗训练方法可以获得较高的鲁棒性和准确性,并为预测结果提供了一定的可解释性。
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每每以为攀得众山小,可、每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~
本文是麻省理工的Wengong Jin团队于2021年9月15日发表在美国科学院院报 (PNAS) 的一项研究工作。
现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理,医疗诊断,金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件。该示例中使用的数据集是机器学习存储库中的经典Spambase数据集。请注意,SAS®内存中统计信息具有直接将数据直接从URL加载到内存中的功能,而无需保存到磁盘,如示例所示。该示例还演示了如何执行以下任务:
开发并验证一种深度学习算法,该算法可以基于脑部18F FDG PET来预测AD、轻度认知障碍或者二者均不是的诊断结果,并将其性能与放射学阅读器的性能进行比较
很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测,然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较,若大于阈值则分为正类,否则为反类。例如,神经网络在一般情形下是对每个测试样本预测出一个[0.0,1.0]之间的实值,然后将这个值与阈值0.5进行比较,大于0.5则判为正例,否则为反例。这个阈值设置的好坏,直接决定了学习器的泛化能力。
声音分类可能是一项艰巨的任务,尤其是当声音样本的变化很小而人耳无法察觉时。机器的使用以及最近的机器学习模型已被证明是解决声音分类问题的有效方法。这些应用程序可以帮助改善诊断,并已成为心脏病学和肺病学等领域的研究主题。卷积神经网络识别COVID-19咳嗽的最新创新以及使用咳嗽记录来检测无症状COVID-19感染的MIT AI模型(https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection-1029)显示出仅凭咳嗽声就可识别COVID-19患者的一些令人鼓舞的结果。综观这些参考资料,这项任务可能看起来颇具挑战性,就像只有顶尖研究人员才能完成的任务一样。在本文中,我们将讨论如何使用Wolfram语言中的机器学习和音频功能获得这非常有希望的结果。
绘制ROC曲线主要基于python 的sklearn库中的两个函数,roc_curv和auc两个函数。roc_curv 用于计算出fpr(假阳性率)和tpr(真阳性率)auc用于计算曲线下面积,输入为fpr、和tpr
选自arXiv 作者:Mateusz Buda等 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 该论文的作者以两种典型的不均衡为例,系统地研究并比较了解决 CNN 中类别不均衡问题的各种方法,在三个常用
在数字化时代,顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批,还是电商平台的用户信用管理,都需要对顾客的信用状况进行准确评估(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
大家好! 在本教程中,我们将使用 TensorFlow 的命令模式构建一个简单的前馈神经网络。 希望你会发现它很有用! 如果你对如何改进代码有任何建议,请告诉我。
2022年9月17日,华南理工大学王领老师团队[1]在Briefings in Bioinformatics上发表文章。作者提出了FP-GNN,一种基于分子指纹(fingerprint,FP)和图神经网络(graph neural networks,GNN)的分子性质预测模型,结合了分子指纹表示和基于图神经网络的分子图表示。
脑电图(EEG)信号反映了大脑神经元网络的生物电活动,可用于研究睡眠,诊断昏迷和癫痫患者,使用户能够与电子设备进行互动,并帮助人们从中风或其他损害正常大脑活动的状况中恢复。独立成分分析(ICA)是一种从脑电图中排除眼球运动和肌肉伪影等非脑信号的传统方法。独立成分(IC)的排除通常是在半自动模式下进行的,需要专家参与,并且各个专家的意见往往不一致。来自俄罗斯国立高等经济大学生物电接口中心和RAS高级神经活动和神经生理学研究所的研究人员开发了一个工具箱和在线众包平台,用于脑电图中独立成分的自动标记(ALICE)。
接收者操作特征曲线(ROC)可以用来对分类器的表现可视化,可以依据分类器在ROC上的表现来选择最终的模型。
作者:Nicholas Indorf翻译:Gabriel Ng校对:zrx 本文约10000字,建议阅读13分钟项目中收集并使用了 Spotify 数据库中最近发布的hip-hop曲目的音频预览样本和相关的流行度分数。 摘要 在这个项目里面,我想构建一个工具来帮助我的表弟,一位名叫“KC Makes Music”的Hip-Hop艺术家。这个工具将会评估他尚未发布的歌曲是否有在Spotify上流行的潜力。 项目中只收集并使用了 Spotify 数据库中最近发布的hip-hop曲目的音频预览样本和相关的流行度分
语言模型(Language Model,简称 LM)是一个用于建模自然语言(即人们日常使用的语言)的概率模型。简单来说,语言模型的任务是评估一个给定的词序列(即一个句子)在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理(NLP)的诸多应用中,如机器翻译、语音识别、文本生成等,都起到了关键性的作用。
对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。这样做的目的是消除数据特征之间的量纲影响,使得不同的指标之间具有可比性,帮助在进行迭代优化(如梯度下降)时更快地收敛至最优解。最常用的归一化方法有以下两种:
https://www.kaggle.com/c/recognizing-faces-in-the-wild/data
在上篇中,我们简单学习了图论的基本概念,图的表示和存储方式,同构图和异构图的分类,以及几个基础的图论算法。 在接下来的前置教程下篇中,我们将会学习图机器学习。
对于分类模型,在建立好模型后,我们想对模型进行评价,常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关,并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。
参考文献:【ROC曲线与AUC值】,【ROC,AUC最透彻的讲解(实例分析+matlab代码)】,【AUC计算方法与Python实现】,【AUC曲线计算方法及代码实现】
构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球:它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中,我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。
来源:Deephub Imba 本文约2500字,建议阅读7分钟 本文将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关,并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能,但是有很多情况下accuracy 不足以报告分类模型的性能,所以就出现了很多其他的指标:精确度Precision、召回率Recall、F1 分数F1 score和特
欢迎使用《深度学习快速参考》! 在本书中,我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家,机器学习工程师和软件工程师更容易使用,实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境,那么本指南很有可能会有所帮助。
今天为大家介绍的是来自William A. Donald团队的一篇论文。论文介绍了一种基于机器学习(ML)的方法,用于处理代谢组数据,旨在早期诊断疾病。虽然机器学习与代谢组学的结合提供了早期诊断疾病的机会,但由于解释疾病预测模型的挑战以及分析大量相关且“嘈杂”的化学特征的困难,这种方法的准确性和获取的信息量可能受到限制。在这项研究中,研究团队报告了一种可解释的神经网络框架,它可以准确地预测疾病并在不需要预先选择特征的情况下,使用完整的代谢组数据集识别重要的生物标志物。
21点又名黑杰克(Blackjack),起源于法国,已流传到世界各地,有着悠久的历史。
在现代医疗领域,数据分析与机器学习的应用已经成为提升医疗诊断效率和准确性的关键手段。医疗诊断系统通过对大量患者数据进行分析,帮助医生预测疾病风险、制定个性化治疗方案,并且在疾病早期阶段提供预警。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言,结合其丰富的数据分析和机器学习库,成为医疗诊断系统开发的首选工具。本文将探讨Python数据分析与机器学习在医疗诊断中的应用,详细介绍构建医疗诊断系统的步骤和技术。
对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签,如神经网络,得到诸如0.5,0,8这样的分类结果。这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的为0类,大于等于0.4的为1类,可以得到一个分类结果。同样,这个阈值我们可以取0.1,0.2等等。取不同的阈值,得到的最后的分类情况也就不同。
作者:布奇·昆托(Butch Quinto) 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 有监督学习 有监督学习是利用训练数据集进行预测的机器学习任务。有监督学习可以分为分类和回归。回归用于预测“价格”“温度”或“距离”等连续值,而分类用于预测“是”或“否”、“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”、“恶性”或“良性”等类别。 分类包含三种类型的分类任务:二元分类、多类别分类和多标签分类。回归中包含线性回归和生存回归。 无监督学习 无监督学习是一种机器学习任务,它在不需要标记响应的情况下发现数据集中隐藏
过去的一年,深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃,例如文本分类,自然语言推理和问答。
在机器学习领域中,对模型的评估非常重要,只有选择和问题相匹配的评估方法,才能快速发现算法模型或者训练过程的问题,迭代地对模型进行优化。
深度神经网络 (DNN) 容易过度拟合,过拟合的网络会导致对于新的数据实例表现不佳。该论文提出了不使用单个 DNN 作为分类器,而是使用一个由七个独立 DNN 学习器组成的集合,这些DNN都会保持它们的架构和内在属性相同,但是使用不同的数据输入。为了在训练输入中引入多样性, 每一个DNN将会删除七分之一的输入数据,并从剩余的样本中通过bootstrap抽样进行补充。论文提出了一种新的技术来结合DNN学习者的预测。这种方法被称 pre-filtering by majority voting coupled with stacked meta-learner,它在分配最终类标签之前对预测执行两步置信度检查。论文将所有算法在人类活动识别(Human Activity Recognition, HAR)、气体传感器阵列漂移(Gas sensor array drift)、Isolet、垃圾邮件(Spam-base)和互联网广告五个基准数据集上进行了测试,发现所提出的集成方法比单个DNN和多DNN的平均集成,以及多元化投票和元学习的基线方法获得了更高的准确率
《公平信用报告法》制约,强调评分卡的可解释性。所以初始评分(申请评分)一般用回归,回归是解释力度最大的。
作者:李小文,先后从事过数据分析、数据挖掘工作,主要开发语言是Python,现任一家小型互联网公司的算法工程师。
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