人工智能之數據分析 Matplotlib 第四章 圖形類型 (文章目錄) 前言 Matplotlib 支持多種圖表類型。本文將詳細介紹 散點圖、柱形圖、餅圖、直方圖 以及其他常見圖表(如箱線圖、熱力圖、面積圖、3D 圖等)的繪製方法、參數説明和典型應用場景。 一、散點圖(Scatter Plot) 用途 顯示兩個變量之間的關係,
如果一個項目的核心不是分類準確率,而是概率估計的質量。換句話説,需要的是一個校準良好的模型。這裏校準的定義是:如果模型給一批樣本都預測了25%的正例概率,那這批樣本中實際的正例比例應該接近25%。這就是校準。 解決這個校準問題單看ROC-AUC不夠,要用Brier score或者Log-loss來保證校準質量。 我們先介紹一下我們一般使用的的幾個指標: ROC-
一. 灰度直方圖基本概念 什麼是灰度直方圖? 灰度直方圖(histogram)是灰度級的函數,描述的是圖像中每種灰度級像素的個數,反映圖像中每種灰度出現的頻率。橫座標是灰度級,縱座標是灰度級出現的頻率。 對於連續圖像,平滑地從中心的高灰度級變化到邊緣的低灰度級。直方圖定義為: 其中A(D)為閾值面積函數:為一幅連續圖像中被具有灰度級D的所有輪廓線