metrics

I am using a switch statement with 13 cases, each case only has an one line return value. McCabe paints this in red. Is there an easier way to write a big switch statement? It doesn't seem complex to read, but I don't like the default setting turning red. If other people use the same tool on my code and see red stuff they might think I'm stupid :-) Edit: I'm mapping different SQL-Types to my own more abstract types, therefore reducing the total amount of types. case Types.TIME: return AbstractDataType.TIME; case Types.TIMESTAMP: return AbstractDataType.TIME; case Types.DATE: return

How do I implement this metric in Keras? My code below gives the wrong result! Note that I'm undoing a previous log(x + 1) transformation via exp(x) - 1, also negative predictions are clipped to 0: def rmsle_cust(y_true, y_pred): first_log = K.clip(K.exp(y_pred) - 1.0, 0, None) second_log = K.clip(K.exp(y_true) - 1.0, 0, None) return K.sqrt(K.mean(K.square(K.log(first_log + 1.) - K.log(second_log + 1.)), axis=-1) For comparison, here's the standard numpy implementation: def rmsle_cust_py(y, y_pred, **kwargs): # undo 1 + log y = np.exp(y) - 1 y_pred = np.exp(y_pred) - 1 y_pred[y_pred < 0] = 0.0

I'm using Flink 1.4.1 and Beam 2.3.0, and would like to know is it possible to have metrics available in Flink WebUI (or anywhere at all), as in Dataflow WebUI ? I've used counter like: import org.apache.beam.sdk.metrics.Counter; import org.apache.beam.sdk.metrics.Metrics; ... Counter elementsRead = Metrics.counter(getClass(), "elements_read"); ... elementsRead.inc(); but I can't find "elements_read" counts available anywhere (Task Metrics or Accumulators) in Flink WebUI. I thought this will be straightforward after BEAM-773 . Once you have selected a job in your dashboard, you will see the

## 版权所有，转帖注明出处 章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 Scikit-learn是一个开源Python库，它使用统一的接口实现了一系列机器学习、预处理、交叉验证和可视化算法。 一个基本例子 from sklearn import neighbors, datasets, preprocessing from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data[:, :2], iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=33) scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X

## 版权所有，转帖注明出处 章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 到目前为止，我们已经非常深入地了解了数据集，并且把它分成了训练子集与测试子集。 接下来，我们将使用聚类方法训练一个模型，然后使用该模型来预测测试子集的标签，最后评估该模型的性能。 聚类(clustering)是在一组未标记的数据中，将相似的数据（点）归到同一个类别中的方法。聚类与分类的最大不同在于分类的目标事先已知，而聚类则不知道。K均值聚类是聚类中的常用方法，它是基于点与点的距离来计算最佳类别归属，即靠得比较近的一组点（数据）被归为一类，每个聚类都有一个中心点。 我们首先创建聚类模型，对训练子集进行聚类处理，得到聚类中心点。然后使用模型预测测试子集的标签，预测时根据测试子集中的点（数据）到中心点的距离来进行分类。 创建模型 示例 创建聚类模型。 import numpy as np from sklearn import datasets # 加载 `digits` 数据集 digits =

之前一直记不熟各种指标的具体计算，本文准备彻底搞定这个问题，涵盖目前遇到过的所有评价指标。 TP，TN，FP，FN 首先是true-false和positive-negative这两对词。以二分类为例： positive和negative指的是预测的分类是正样本还是负样本，true和false指的是预测结果是对的还是错的。 因此： 实际类别\预测类别 正样本 负样本 正样本 TP FN 负样本 FP TN 基于这些数值可以计算各项指标： Accuracy, precision, recall等 Accuracy \[ A C C=\frac{T P+T N}{T P+T N+F P+F N} \] 分子为所有 正确预测 了的样本数目（即正样本被预测为正，负样本被预测为负），分母为所有样本总数。 Accuracy代表了 所有样本中，被正确预测的样本所占的比例 。 其缺陷在于，当正负样本严重不均衡的时候无法反映出模型的真实水平。 Precision \[ P=\frac{T P}{T P+F P} \] 分子为正样本被预测为正的个数，分母为所有被预测为正的个数。 Precision代表了 被预测为正的样本中，真的是正样本的比例 。又叫查准率。 Recall \[ \operatorname{Recall}=\frac{T P}{T P+F N} \] 分子为正被预测为正