示例
print('%.2f' % 1.255) # 1.25 print('{:.2f}'.format(1.2635)) # 1.26 print(format(1.235, '.2f')) # 1.24 print(round(1.23456, 2)) # 1.23
2023-02-20 06:06:28 阅读次数:242
示例
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其实就是两个分类变量,组成多少种出现的情况,类似于混淆矩阵,交叉表。
机器学习的分类问题常用评论指标有:准确率、精确度、召回率和F1值,还有kappa指标 。
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很多时候我们想对一个数据画图,这个数据的图的形状是我们需要的,但是y轴的刻度不对,可能大了或者小了,我们想不改变这个数据的分布和形状画出来的图的情况下,对这个数据进行一定程度的缩放,可以按照下面的方法来。
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加权最小二乘 的思想是在最小二乘上进行了改进。从损失函数角度来看,就是在每个样本的误差平方和求和之前,给每个误差平方赋予了一个权重,这个权重有很多种取法。
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