分类结果评价指标——Kappa系数kappa系数是用来衡量两个变量一致性的指标，如果将两个变量换为分类结果和验证样本，就可以用来评价分类精度了。计算公式如下：kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)其中，Po是总体精度，Pe是偶然
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
kappa系数是用来衡量两个变量一致性的指标，如果将两个变量换为分类结果和验证样本，就可以用来评价分类精度了。计算公式如下：
kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)
其中，Po是总体精度，Pe是偶然一致性误差
即使是两个完全独立的变量，一致性也不会为0，仍存在偶然现象，使两个变量存在一致的情况，所以仍要提取偶然一致性。计算过程如下图：
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/155250.html原文链接：https://javaforall.net
random生成随机整数 python_python中的random函数在Python中用于生成随机数的模块是random，在使用前需要import.random.random()：生成一个0-1之间的随机浮点数importrandoms=random.random()srandom.uniform(a,b)：生成[a,b]之间的浮点数importrandoma=3.0b=6.0s=random.uniform(a,b)srandom.randint(a,b)：生成[a,b]之间的整.
让ASMX支持Json格式的返回数据「建议收藏」默认情况下，ASMX的Web服务返回soap格式的数据ajax调用一般使用Json格式的数据。要支持Json格式的数据返回值，可以取消Web服务类前面的ScriptService注释。这样，该Web服务就可以支持ajax调用，参数和返回类型都是Json格式了。但是，如果你在浏览器中测试该Web服务，会发现返回的仍然是xml格式的。这是因为Web服务会自动根据请求的数据类型返回不同的数据格…
机器学习发展历史回顾其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源机器学习是现阶段解决很多人工智能问题的主流方法，作为一个独立的方向，正处于高速发展之中。最早的机器学习算法可以追溯到20世纪初，到今天为止，已经过去了100多年。从1980年机器学习称为一个独立的方向开始算起，到现在…
对图像文件增加椒盐噪声，然后进行中值滤波Y=imread(‘D:\321.jpg’);%读入图像I=rgb2gray(Y);%转换成灰度图J=imnoise(I,‘salt&pepper’,0.02);%给图像添加椒盐噪声K=medfilt2(J);%对增加噪声后的图像进行中值滤波subplot(2,2,1);imshow(I);title(‘原图’);%显示图像，并…
node 微信公众号开发_nodejs开发指南微信是手机用户必备的App,微信最开始只是作为社交通讯应用供用户使用,但随着用户量不断的增加,微信的公众号在微信上表现出来了它强大的一面,微信公众平台具有四大优势：1、平台更加稳固；2.用户关系更加平等；3.信息精选、定位准确; 微信的开放平台,微信公众平台凭借4大优点受到企业喜爱,企业通过微信公众平台把企业中的资讯信息和服务功能在这个平台完美呈现;作为前沿的开发者微信开发势在必行,虽然外面流行的
