Differences of 都市圈和城市群

博客介绍了城市群和都市圈是新型城镇化的重要形态。城市群是支撑经济增长、促进区域协调和参与国际竞争的平台;都市圈是以超大特大城市或辐射带动强的大城市为中心、1小时通勤圈为范围的城镇化空间形态。

城市群是新型城镇化主体形态,是支撑全国经济增长、促进区域协调发展、参与国际竞争合作的重要平台。In English, it should be called city cluster or  megalopolis (/ˌmɛɡəˈlɒpəlɪs/), 

都市圈是城市群内部以超大特大城市或辐射带动功能强的大城市为中心、以1小时通勤圈为基本范围的城镇化空间形态。metropolitan area

 

Abstracted from http://www.gov.cn/xinwen/2019-02/21/content_5367465.htm

引用中未直接提及逻辑回归结果中准确率(accuracy)AUC的差异相关内容。不过,从专业知识角度来看,准确率AUC是逻辑回归中常用的两个评估指标,它们存在以下差异: ### 定义计算方式 - **准确率(Accuracy)**:是指分类正确的样本数占总样本数的比例。公式为$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$,其中TP是真正例,TN是真反例,FP是假正例,FN是假反例。它衡量的是模型整体的分类正确性。 - **AUC(Area Under the Curve)**:是ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)下的面积。ROC曲线以假正率(FPR)为横轴,真正率(TPR)为纵轴,AUC取值范围在0到1之间,它反映了模型对正例反例的区分能力。 ### 对样本分布的敏感性 - **准确率**:对样本分布非常敏感。当样本存在严重的类别不平衡时,准确率可能会给出一个乐观的假象。例如,在一个疾病诊断数据集中,99%的样本是健康人,1%的样本是病人。如果模型直接将所有样本都预测为健康人,准确率也能达到99%,但实际上模型对病人的分类能力为零。 - **AUC**:对样本分布不敏感。无论样本分布如何,AUC都能客观地评估模型的性能。因为它关注的是模型对正例反例的排序能力,而不是具体的分类结果。 ### 应用场景 - **准确率**:适用于样本分布相对均衡的场景,能够直观地反映模型的整体分类效果。例如,在预测抛硬币的结果(正面或反面)时,准确率可以很好地衡量模型的性能。 - **AUC**:适用于需要评估模型排序能力处理类别不平衡数据的场景。在信用风险评估中,违约客户的比例通常较低,使用AUC可以更准确地评估模型区分违约非违约客户的能力。 ### 代码示例 ```python from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score # 生成示例数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 计算AUC auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba) print(f"Accuracy: {accuracy}") print(f"AUC: {auc}") ```
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