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牛客代码笔记-牛栋

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题解|生成二元分类的混淆矩阵

混淆矩阵是一种描述分类模型性能的矩阵，其计算公式为：其中，TP是真阳性，TN是真阴性，FP是假阳性，FN是假阴性。 TP = True Positives (真正例): 正确预测为正类的样本数量 TN = True Negatives (真阴性): 正确预测为负类的样本数量 FP = False...

2025-02-05

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题解|计算分类的DICE得分

DICE得分是一种衡量分类模型性能的指标，具有良好的鲁棒性，其计算公式为：其中，TP是真阳性，FP是假阳性，FN是假阴性。 TP = True Positives (真正例): 正确预测为正类的样本数量 FP = False Positives (假阳性): 错误预测为正类的负类样本数量 FN ...

2025-02-05

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题解|计算二元分类的Jaccard指数

Jaccard指数是一种衡量分类模型性能的指标，其计算公式为：其中，TP是真阳性，FP是假阳性，FN是假阴性。 TP = True Positives (真正例): 正确预测为正类的样本数量 FP = False Positives (假阳性): 错误预测为正类的负类样本数量 FN = Fals...

2025-02-05

0 61

题解|计算均方根误差（RMSE）

均方根误差（RMSE）是一种衡量回归模型性能的指标，其计算公式为：其中，是真实值，是预测值。标准代码如下 def rmse(y_true, y_pred): return round(np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2)), 3)

2025-02-05

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题解|计算回归分析的R-squared

R-squared是一种衡量回归模型性能的指标，其计算公式为：其中，SSR是残差平方和，SST是总平方和。标准代码如下 def r_squared(y_true, y_pred): if np.array_equal(y_true, y_pred): return 1....

2025-02-05

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题解|实现一组类别的基尼不纯度计算

基尼不纯度是一种衡量分类模型性能的指标，常用于决策树的剪枝。其计算公式为：其中，是每个类别的概率。标准代码如下 def gini_impurity(y: list[int]) -> float: classes = set(y) n = len(y) gini_...

2025-02-05

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题解|实现二分类的F-Score

F-Score是一种衡量分类模型性能的指标，常用于二分类问题。其计算公式为：其中，Precision是精确率，Recall是召回率，是权重因子。 Precision是预测为正的样本中实际为正的比例，Recall是实际为正的样本中预测为正的比例。标准代码如下 def f_score(y_true...

2025-02-05

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题解|实现二元分类中的召回率指标

召回率（Recall）是衡量二元分类模型在正样本上的表现指标，其计算公式为：其中，是真正例，是假反例。本题的一个小难点是对0的判断，不进行特判会导致除0错误。标准代码如下 def recall(y_true, y_pred): tp = np.sum((y_true == 1) &a...

2025-02-05

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题解|计算精确率

精确率（Precision）是衡量二元分类模型在正样本上的表现指标，其计算公式为：其中，是真正例，是假正例。标准代码如下 def precision(y_true, y_pred): true_positives = np.sum((y_true == 1) & (y_pred...

2025-02-05

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题解|线性核函数

线性核函数（Linear Kernel）是一种常用的核函数，其计算公式为：其中，和是两个向量。该算法的本质是计算两个向量的内积。标准代码如下 def kernel_function(x1, x2): return np.inner(x1, x2)

2025-02-05

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