如何比较两个label间的差异

最新推荐文章于 2023-03-14 21:54:29 发布
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本文介绍了一种使用CLTFind命令查找特定元素的方法，通过精确的参数设置，可以高效地筛选出符合要求的数据项。此技巧适用于需要从大量数据中快速定位特定类型的场景。
clt find -all -element '{lbtype_sub(MMAPI_G_02.11.04I) && lbtype_sub(MMAPI_G_02.11.05I)}' -version '{(lbtype(MMAPI_G_02.11.04I) && ! lbtype(MMAPI_G_02.11.05I)) || (lbtype(MMAPI_G_02.11.05I) && !lbtype(MMAPI_G_02.11.04I))}' -print
 
chen_jx
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如何比较两个相关系数的显著性？——cocor package
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⑤单细胞学习-cellchat组间通讯差异分析
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多标签分类的评价指标
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X轴、Y轴label文字过长的四种处理方式
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Java - 标签(label)
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如何在Google Analytics（分析）中轻松设置自定义事件跟踪
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业务上需要根据MySQL的mysql-bin.index实现增量数据同步恢复，用到了文件对比，方法记录如下：一：comm命令实现comm命令的参数-1 不显示只在第1个文件里出现过的列。-2 不显示只在第2个文件里出现过的列。-3 不显示只在第1和第2个文件里出现过的列。常用的用法如下:comm -12 就只显示在两个文件中都存在的行；comm -23 只显示在第一个文件...
9_OpenCV两个矩阵的比较运算
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安装完成后，有两种方式运行 LabelImg： - **方法一**：右键点击解压后的文件夹中的 `labelImg.py` 文件，选择用 Python 解释器打开。 - **方法二**：如果方法一不可行，可以通过命令行运行。首先，确保你知道 `...
【AI面试】hard label与soft label，Label Smoothing Loss 和 Smooth L1 Loss
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Perforce命令: p4 diff2
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Perforce命令: p4 diff2 概述 比较版本库中文件的两个版本 语法 p4 [g-opts] diff2 [-dflags -q -t -u]file1[rev] file2[rev]  p4 [g-opts] diff2 [-dflags -q -t -u] -bbranch [[fromfile[rev]] tofile[rev]]  描述 p4 diff2
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光伏储能虚拟同步发电机VSG并网仿真模型（Similink仿真实现）内容概要：本文档介绍了光伏储能虚拟同步发电机（VSG）并网仿真模型的Simulink实现方法，重点在于通过建立光伏储能系统与虚拟同步发电机相结合的仿真模型，模拟其在并网过程中的动态响应与控制特性。该模型借鉴了同步发电机的惯性和阻尼特性，提升了新能源并网系统的频率和电压支撑能力，增强了系统的稳定性与可控性。文档还提及相关电力系统仿真技术的应用，包括逆变器控制、储能配置、并网稳定性分析等，并提供了完整的Simulink仿真文件及技术支持资源链接，便于科研人员复现与二次开发。; 适合人群：电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于研究光伏储能系统在弱电网条件下的并网稳定性问题；②掌握虚拟同步发电机（VSG）控制策略的设计与仿真方法；③支持高水平论文（如EI/SCI）的模型复现与创新研究；④为微电网、智能电网中的分布式能源接入提供技术参考。; 阅读建议：建议结合提供的Simulink模型文件与文档说明逐步操作，重点关注VSG控制模块的参数设置与动态响应分析，同时可延伸学习文中提及的MPPT、储能管理、谐波分析等相关技术，以提升综合仿真能力。
中国平安-估值模型财务收支利润预测现金流量WACCDCF风险清单回报分析融资计划资产负债管.xls
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财务收支利润预测现金流量WACCDCF风险清单回报分析融资计划资产负债管理层讨论等 财务预测估值模型模板工具，含excel自动计算公式 填充数据即可 Excel模板，可自行根据需要调整！ 修改、可定制、可按自己的需求编辑 excel表格数据，含自动计算公式，输入相关数据后，自动计算出您要的结果，方便好用 每个excel数据文件，包含的分页签的估值模型预测趋势分析表格大致有： 收入预测 假设 历史数据 关键项目预测 资本开支（融资计划） 财务指标及估值输出 资产负债表 利润表 现金流量表 现金流折现表DCF 风险清单 回报分析 核心比率 等等 （每家公司或行业的估值模型不尽相同，但大致包含估值所需要的数据，及自动计算公式）
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是比较两个智能人工
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明白了！你希望只对两个**智能评分算法**（智能算法1 和 智能算法2）之间的差异进行比较，而不是与人工评分比较。我们将只针对这两个算法进行评分对比，以分析它们在不同学科中的差异性。 以下是完整的分析思路与 Python 实现： --- ## 题目重述 题目要求对附件2中五个不同学科（dl, sx, yw, yy, zz）的抽样数据进行建模分析，重点比较两个智能评分算法（AI1_score 和 AI2_score）之间的评分差异，从评分一致性、稳定性等角度进行建模对比。 --- ## 详解 ### 1. 数据读取与预处理 只读取每个sheet中的两列：`AI1_score` 和 `AI2_score`。 ```python import pandas as pd # 文件路径和sheet名称 file_path = '附件2.xlsx' sheets = ['dl', 'sx', 'yw', 'yy', 'zz'] # 用于保存每个学科的评分数据 ai_scores = {} # 只保留两个智能评分列 columns_to_keep = ['AI1_score', 'AI2_score'] for sheet in sheets: df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet)[columns_to_keep] ai_scores[sheet] = df ``` --- ### 2. 指标设计与计算 我们将设计以下指标用于两个智能评分算法的对比分析： #### ① 平均分差（Mean Absolute Difference） $$ \text{MAD} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |AI1_i - AI2_i| $$ #### ② 标准差差值（Standard Deviation Difference） 计算AI1和AI2评分的标准差，判断哪个算法更稳定。 #### ③ 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation） $$ r = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i - \bar{x})^2} \sqrt{\sum (y_i - \bar{y})^2}} $$ 反映两个算法评分趋势的一致性。 --- ### 3. 指标计算代码实现 ```python # 定义评价指标函数 def compute_metrics(df): mad = (df['AI1_score'] - df['AI2_score']).abs().mean() std_AI1 = df['AI1_score'].std() std_AI2 = df['AI2_score'].std() corr = df['AI1_score'].corr(df['AI2_score']) return { 'MAD': mad, 'std_AI1': std_AI1, 'std_AI2': std_AI2, 'Pearson': corr } # 计算每个学科的指标 results = {sheet: compute_metrics(df) for sheet, df in ai_scores.items()} # 转换为DataFrame便于展示 result_df = pd.DataFrame(results).T print(result_df) ``` --- ### 4. 可视化分析 #### 可视化平均分差（MAD） ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=result_df.index, y='MAD', data=result_df, palette="viridis") plt.title('Average Score Difference Between AI1 and AI2 Across Subjects') plt.xlabel('Subject') plt.ylabel('Mean Absolute Difference') plt.show() ``` #### 可视化皮尔逊相关系数 ```python plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=result_df.index, y='Pearson', data=result_df, palette="coolwarm") plt.title('Pearson Correlation Between AI1 and AI2 Scores') plt.xlabel('Subject') plt.ylabel('Correlation Coefficient') plt.axhline(0.9, color='r', linestyle='--', label='Threshold 0.9') plt.legend() plt.show() ``` --- ### 5. 总结建议 - **MAD较小**表示两个算法评分非常接近，适用于一致性要求高的评分场景。 - **标准差小**表示评分更稳定，波动小。 - **皮尔逊系数高**表示两个算法在评分趋势上一致，说明它们可能有相似的评分逻辑。 你还可以进一步使用箱线图、散点图分析评分分布差异，或使用聚类分析寻找评分模式。 --- ## 知识点 1. **统计指标分析**：如MAD、标准差、皮尔逊相关系数，用于评估评分一致性与稳定性。 2. **Pandas数据处理**：支持高效读取、筛选、计算和汇总数据，适用于多表结构化数据操作。 3. **Seaborn可视化**：通过高级绘图库直观展示评分差异和相关性，提升数据解释力。
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