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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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...
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Perforce命令: p4 diff2
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【遗传算法(GA)和模拟退火(SA)对翼型升阻比进行优化】基于神经网络和无导数算法的翼型优化（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于神经网络与无导数优化算法（遗传算法GA和模拟退火SA）对翼型升阻比进行优化的研究，采用Matlab代码实现。该研究结合无导数优化算法的全局搜索能力与神经网络的非线性拟合优势，构建翼型气动性能的代理模型，从而高效寻优以提升升阻比。文中涵盖了优化算法原理、神经网络建模流程、目标函数设计及Matlab仿真实现方法，适用于复杂气动外形优化场景。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事航空航天、流体力学或优化算法研究的研究生及科研人员；熟悉基本机器学习与智能优化算法的应用者。; 使用场景及目标：①掌握GA和SA在工程优化中的具体实现方式；②学习如何将神经网络与优化算法结合用于代理模型构建；③实现翼型等复杂工程问题的高效气动优化设计。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点理解神经网络训练与优化算法迭代的耦合机制，动手调试参数以加深对收敛性与优化效率关系的理解。
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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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