如何评价模型的好坏 1 数据拆分2 分类算法的评价2.1混淆矩阵2.2 精准率和召回率2.3 精准率和召回率更关注哪个 3 ROC曲线3.1 分类阈值、TPR和FPR3.1.1 分类阈值3.1.2 TPR3.1.3 FPR 3.2 什么是ROC曲线3.2.1 ROC分析3.2.2 AUC 4 总结 1 数据拆分 机器学习中，通常将所…

怎么评价一个测试用例1、测试用例写的是否规范， 描述是否清晰2、测试用例是否全部覆盖了需求中说明的正常场景和异常场景3、使用这份测试用例测试的模块上线后， 线上没有出现问题，或者出现的问题都是影响极其小的问题如何写好一份测试用例1、…

笔者此前有一个IC_IR的介绍在前，有兴趣的可以去看一看：IC IR介绍 这里写这篇文章的原因是，看到了另一个比较有意义的因子评价体系： 指标效果的统计分析：思路之一 这篇文章中使用这种输赢胜率比较的方法来描述就很有意思…

一、技术能力 1. 基本技术能力 能够完成日常开发 2. 解决难题能力 能解决别人解决不了的问题。包括解决bug的能力、实现需求的能力。 3. 架构能力 能够运用设计模式，完成复杂组件的实现。 4. 开发质量效率 负责的模块功能完善，代码质量高，bug…

一、前言 词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。 二、评价方法 对于词向量的评价更多还是应…

总第241篇/张俊红 在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。 所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近…

​大家都知道，大数据之路推荐的建模原则是 l高内聚和低辑合 将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型：将高概率同 时访 问的数据放一起 ，将低概率同时访问的数据分开存储。 l核心模型与扩展模型分离 建立核心模型与扩展模型体系，核心模型包括的宇…

测试用例好坏的评判标准 首先纠正一个误区，测试用例不是越多越好？相反如果测试用例中冗余用例太多，这样在执行测试用例会浪费大量测试人力，而且不会产生测试效果。 另外我们测试的目的是去保证我们软件质量符合客户的要求，不要走偏了，所以有以下标准 标准如下：