全国的通过率是20-30%,软考的通过率真的低吗?

全国软考通过率约20-30%,但受缺考等因素影响,实际表现可能更高。报名门槛低导致部分考生临时放弃,考试成绩依赖于充分准备和自身实力,而非运气或短期突击。文章提供了各省架构、网规、项管等科目的具体数据,强调考生自身实力的重要性。

每一年尽管全国的通过率是20-30%,不过这个是包括了缺考的,或是上午去了,下午缺考的。或是论文没考的。

因为报名没有什么门槛,有一部分报名软考的考生只是就是一时兴起就报了名,以后压根就没有复习,所以考前就放弃了。还有有就是考试看运气,一下书没看;再有就是搞考前突击,争取一星期拿下考试的,最后一星期内一本书都没拿下,考试当然没自信,弃考。

某省部分数据

架构

缺考:1368/3784 36.15%

通过: 396/2416 16.39%

上午:最高62 平均42.5 通过1059/2410 43.94%

下午:最高56 平均37.7 通过 655/2340 27.99%

论文:最高54 平均39.6 通过1228/2223 55.24%

网规

缺考:1207/3495 34.54%

通过: 174/2288 7.6%

上午:最高55 平均37.3 通过 323/2283 14.15%

下午:最高58 平均35.4 通过 515/2198 23.43%

论文:最高56 平均43.5 通过1282/1951 65.71%

项管

缺考:6105/17581 34.72%

通过:2870/11476 25.01%

上午:最高71 平均40.5 通过4163/11467 36.30%

下午:最高70 平均46.0 通过7190/10928 65.79%

论文:最高54 平均42.3 通过6101/10638 57.35%”

软考考试通过率也不能反映真实情况,反而会误导大家。

报考、参考人数不能反映真实情况,一切还是需要看自身的实力。

### 真阳性率和真阴性率的定义与计算 #### 定义 真阳性率(True Positive Rate, TPR),也被称为敏感度或召回率,表示在所有实际为正类的样本中被正确识别的比例。它反映了模型对于正类样本的捕捉能力。 真阴性率(True Negative Rate, TNR),又称为特异性,是指在所有实际为负类的样本中被正确分类为负类的比例。这一指标体现了模型对负类样本的区分能力。 #### 计算方法与公式 基于混淆矩阵中的四个基本组成部分——真正例 (TP),假正例 (FP),假反例 (FN),以及真反例 (TN),可以得到如下公式: - **真阳性率** 的计算公式为: \[ TPR = \frac{TP}{TP + FN} \] 这里的 \( TP \) 表示真正例数,\( FN \) 是指应被预测为正类但实际上未被正确预测的数量[^2]。 - **真阴性率** 的计算公式为: \[ TNR = \frac{TN}{TN + FP} \] 其中 \( TN \) 表示真反例数量,而 \( FP \) 则代表那些实际上属于负类却被错误标记为正类的情况。 这些比率均以实际数据作为参照标准来衡量性能,而非依据预测结果本身[^3]。 ```python def calculate_tpr_tnr(tp, tn, fp, fn): tpr = tp / (tp + fn) if (tp + fn) != 0 else 0 tnr = tn / (tn + fp) if (tn + fp) != 0 else 0 return tpr, tnr # 示例输入 true_positive = 90 false_negative = 10 true_negative = 85 false_positive = 5 tpr_result, tnr_result = calculate_tpr_tnr(true_positive, true_negative, false_positive, false_negative) print(f"True Positive Rate (TPR): {tpr_result}") print(f"True Negative Rate (TNR): {tnr_result}") ``` 上述代码展示了如何利用给定参数计算真阳性率和真阴性率。
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