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机器学习中,使用逻辑回归(python)做二分类时,recall,f1_score,support的...
1、对角线的实际含义是： 随机判断响应与不响应 ，正负样本覆盖率都是50%，即AUC ＝0.5表示随机分类器。
2、并且很多指标可以对多种不同的机器学习模型进行评价，如精确率－召回率（precision-recall），可以用在分类、推荐、排序等中。像分类、回归、排序都是监督式机器学习，本文的重点便是监督式机器学习的一些评价指标。
3、逻辑回归和分类概率参数方程都是机器学习中的分类算法，但是它们的应用场景不同。逻辑回归主要用于二分类问题，而分类概率参数方程可以用于多分类问题。逻辑回归是一种广义线性模型，它通过将输出值转换为概率值来进行分类。
4、General parameters：参数控制在提升（boosting）过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型（tree）和线性模型（linear model）。 Booster parameters：这取决于使用哪种booster。
5、评估指标：分类问题通常使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标进行评估。而回归问题通常使用均方误差、均方根误差、平均绝对误差等指标进行评估。
6、当然，在信用评估也有逻辑回归的使用，同时逻辑回归可以测量市场营销的成功度。当然，也可以预测某个产品的收益。最后一个功能比较有意思，那就是可以预定特定的某天是否会发生地震。
python机器学习库怎么使用
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。
在进行机器学习模型的开发之前，需要先确定模型的类型和参数。凯塔提供了一些常用的机器学习算法和工具，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。下面我们将介绍如何使用凯塔进行模型训练和评估。
scikit-learn：大量机器学习算法。
PyQt5本身并不包含机器学习算法，但是可以通过调用Python的机器学习库实现KNN算法。具体可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法。
pip install -U scikit-learn Scikit-learn，通常简称为sklearn，是一个在Python编程语言中广泛使用的开源机器学习库。
机器学习用什么语言或者平台比较合适?
1、其次推荐Python。推荐用Python的Scipy和Sklearn工具包。这两个包囊括了目前所有基础的机器学习模型，比如线性回归、逻辑回归、支撑向量机、朴素贝叶斯等。并且可以在它们的主页上找到非常详细的教程。另外一种很流行的是R。
2、易学易用 Python是一种易于学习、简洁且易于阅读的编程语言。与其他编程语言相比，Python的语法更加简洁，易于理解，这使得开发人员能够更快地编写代码并进行测试。
3、Anaconda：Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源平台，提供了Python语言的完整发行版。它包含了许多科学计算、数据分析和机器学习的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。
4、Python是目前机器学习最流行的语言，也可以做服务器开发，有堪比JavaSpring框架的Django作为支持。
5、Python：Python是一种易于学习和使用的编程语言，被广泛用于数据科学、机器学习、Web开发、游戏开发等领域。J***a：J***a是一种跨平台编程语言，被广泛用于开发企业应用、Android应用程序、Web应用程序等。
6、最好的建议就是学习Python，再不济也是J***a或者PHP。但是Python是最好的选择，连潘石屹都选择了学习Python。
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