- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏阿黎逸阳的代码
模型稳定性指标—PSI
模型效果主要从两个方面衡量： 1.模型本身的效果，主要评价指标包括区分度、准确度等。 2.模型稳定性，主要评价指标包括PSI和CSI等。 之前阐述了模型本身的评价指标：混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积，本文介绍模型稳定性指标PSI。 模型PSI关注训练集和验证集，以及模型上线部署后，模型的分布是否稳定。 为什么要关注模型的稳定性？ 而且，在模型训练过程中，虽然有测试集衡量模型的稳定性，但仍不能排除模型存在过拟合的情况。 这些原因都可能导致模型在面对近期样本时，没有那么稳定。所以我们要关注模型的稳定性。 2 PSI计算公式 不管是变量PSI还是模型PSI，其底层逻辑是一样的。
4.7K11编辑于 2023-08-21 - 来自专栏刷题笔记
7-5 字符串循环左移
点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N，要求将字符串循环左移N次。 输入格式： 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串；第2行给出非负整数N。
1.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-5 小字辈 (25 分)
点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱，要请你给出最小一辈的名单。
89110发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
20300发布于 2021-09-11 - 来自专栏Python数据科学
风控模型：PSI 稳定性指标详解(Python)
这是对风控宏观层面的理解，将视角缩小至风控模型上，也是如此。风控模型人员在做模型时可能更关注效果AUC/KS等评估指标，效果胜过一切。但其实对于模型而言，稳定性的重要程度要胜过效果。 如果模型不稳定，即便离线效果比较好但线上稳定性差，那么对于整个风控决策结果而言就是致命的，因为此时你无法保证有大概率的胜算了。 本文将介绍风控中稳定性指标PSI的概念和理解，以及A卡模型上线后如何对模型分及入模变量进行稳定性观测。 ： 模型分数：对模型输出的概率结果或者分数结果进行PSI稳定性的检验，使用场景可以为以上三种 变量值：对入模变量进行PSI稳定性的检验，使用场景同样为以上三种 举个例子，比如模型已经正式上线，我们通过监控报表发现近期通过率在不断地升高 这种波动或者异常说明模型可能在衰减，结果在发生偏移。为了验证我们的猜想，就需要计算模型逐月的PSI稳定性指标。
6.3K11编辑于 2023-11-30 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
32520编辑于 2021-12-06 - 来自专栏以终为始
7-5 堆中的路径 （25 分)
7-5 堆中的路径 （25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。
21320编辑于 2023-03-09 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Matlab-二自由度汽车操纵稳定性模型
以前做的一个课堂作业，分享给有需求的读者 1 模型假设 1) 忽略转向系的影响，以前、后轮转角作为输入； 2) 汽车只进行平行于地面的平面运动，而忽略悬架的作用； 3) 汽车前进（纵轴）速度不变，只有沿 2 模型建立 根据模型假设建立如图1所示的二自由度汽车模型。 图1 二自由度汽车模型 对模型受力分析，存在3个方向的受力平衡，分别为x、y和绕Z的力矩平衡，建立力学方程如下。 3 模型仿真 下表为已知的车辆参数， 在MATLAB>Simulink中搭建状态空间模型，模型如图所示。 图2 状态空间模型 （1）在前轮偏转角为1°，后轮偏转角为0°，车速为40km/h的情况下，输出前后轮的横向位移情况，输出结果如图3。 4 结论 通过建立汽车动力学模型，对汽车操纵性进行饿模拟。根据仿真结果可以发现车速和前轮转角都对二自由度汽车的操纵稳定性有很大影响。汽车以较低速度、较小的前轮转角行驶时，是相对安全的。
1.2K20编辑于 2022-07-27 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
64200发布于 2021-09-10 - 来自专栏阿甘的码路2
稳定性治理二，稳定性分析
支付宝2015年发生了大规模的宕机事件，原因是杭州市萧山区某地光纤被挖断导致，为确保异地容灾、多活，后面专门进行了全链路单元化改造，整个交易链路都进行了单元化改造，并且经常在大促前夕进行单机房演练；
90551编辑于 2023-08-17 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
48010编辑于 2021-12-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 文件传输 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候，文件是可以在两台机器间传输的
43420发布于 2019-11-07 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
46540发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
40210编辑于 2021-12-06 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【数字信号处理】离散时间系统稳定性 ( 稳定性概念 | 稳定性用法 )
文章目录 一、离散时间系统稳定性 二、离散时间系统稳定性实际用法 一、离散时间系统稳定性 ---- 线性时不变 LTI 系统 , 如果 " 输入序列 " 有界 , 则 " 输出序列 " 也有界 ; 充要条件 : \sum^{+\infty}_{m = -\infty} |h(n)| < \infty 二、离散时间系统稳定性实际用法 ---- 实际用途 : 设计一个 滤波器 , 设计完 滤波器参数 后 ,
3.9K30编辑于 2023-03-30 - 来自专栏JAVA
解决AI训练中的“Convergence Warning”报错：提高模型稳定性 ️♂️
解决AI训练中的“Convergence Warning”报错：提高模型稳定性 ️♂️ 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。 今天，我们将深入探讨AI训练中的一个常见问题——“Convergence Warning”报错，并提供提高模型稳定性的解决方案。 本文将详细分析“Convergence Warning”报错的成因，并提供一系列提高模型稳定性的技巧和方法，以帮助大家优化模型训练过程。 理解并解决这一问题对于提升模型的稳定性和准确性至关重要。 “Convergence Warning”报错的成因分析 1. 学习率设置不当 学习率是影响模型训练速度和稳定性的重要参数。 A: 数据增强技术通过增加训练数据的多样性，提升模型的泛化能力，防止过拟合，从而提高模型的收敛性和稳定性。
52510编辑于 2024-11-22 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团
61520发布于 2019-11-08 - 来自专栏DeepHub IMBA
5种常用的交叉验证技术，保证评估模型的稳定性
换句话说，为什么一个模型在私有排行榜上评估时会失去稳定性? 在本文中，我们将讨论可能的原因。我们还将学习交叉验证和执行它的各种方法。 模型的稳定性? 总是需要验证你的机器学习模型的稳定性。 让我们通过一个例子来进一步了解模型的稳定性。 在这个例子中，我们试图找出一个人购买汽车与否的关系，这取决于他的收入。为此，我们采取了以下步骤: 我们用一个线性方程建立了买车与否和个人收入之间的关系。 这有助于实现更一般化的关系，并维护模型的稳定性。 交叉验证是什么? 交叉验证是一种在机器学习中用于评估机器学习模型性能的统计验证技术。 这个度量将有助于更好地一般化模型，并增加模型的稳定性。 交叉验证(LOOCV) 在这种方法中，我们将现有数据集中的一个数据点放在一边，并在其余数据上训练模型。这个过程迭代，直到每个数据点被用作测试集。 我们选择一个列车集，它具有最小的观测量来拟合模型。逐步地，我们在每个折叠中改变我们的列车和测试集。 总结 在本文中，我们讨论了过拟合、欠拟合、模型稳定性和各种交叉验证技术，以避免过拟合和欠拟合。
1.8K20发布于 2020-06-17 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据
我们此时有一个m行n列的样本矩阵X，此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习，此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分，每一个主成分对应的一个单位方向，用W矩阵来表示，此时的W矩阵为k行n列，代表前k个主成分，每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程，而由于我们原来为n维坐标系，因此转换之后的坐标系也有n个维度，只不过对于转换后的坐标系来说，取出前k个更加重要的方向，因此W是k行n列的矩阵。
4K31发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-5 宇宙无敌大招呼
7-5 宇宙无敌大招呼 据说所有程序员学习的第一个程序都是在屏幕上输出一句“Hello World”，跟这个世界打个招呼。作为天梯赛中的程序员，你写的程序得高级一点，要能跟任意指定的星球打招呼。
82110发布于 2020-06-23
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号