JSON, JSONObject, JsonObject

最新推荐文章于 2025-04-07 19:26:45 发布
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文章探讨了JSON在Java中的两种实现——org.json包下的JSONObject和com.google.gson库的JsonObject。JSONObject利用HashMap来存储键值对，而JsonObject则采用LinkedTreeMap。这两种数据结构在性能和特性上存在不同，影响了它们在实际应用中的选择。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

JSON是一个抽象类

JSONObject(类) 继承 JSON

import org.json.JSONObject;

JSONObject var = xxx;

import com.google.gson.JsonObject;

JsonObject var = xxx;

JSONObject 使用HashMap 存储key:value

JsonObject 使用 LinkedTreeMap 存储key:value

qq_16815191
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1.横轴（召回率，即TPR）表示正样本被正确识别的比例（关注“漏检”问题）2.纵轴（精确率）表示预测为正的样本中实际为正的比例（关注“误检”问题）3.曲线绘制：通过调整分类阈值（如概率阈值），计算不同阈值下的（Recall, Precision）点，连接这些点形成曲线。
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本篇博客从概念、原理、应用和与AUC值相关的知识点四个方面介绍了ROC曲线的基本知识，并给出了Python实现的示例。尽管ROC曲线不能完全衡量分类器的性能，但是它仍然是一个非常重要的评估指标，可以帮助我们选择更好的分类器模型，提高机器学习的效果和准确率。
机器学习(二)-ROC曲线
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前言 本文主要参考机器学习中的AUC-ROC曲线       正文 召回率： Sensitivity=TPTP+FNSensitivity=\frac{TP}{TP+FN}Sensitivity=TP+FNTP​ FNR: FNR=FNTP+FNFNR=\frac{FN}{TP+FN}FNR=TP+FNFN​ 特异性： Specificity=TNTN+FPSpecificity=\frac{TN}{TN+FP}Specificity=TN+FPTN​ FPR: FPR=FPTN+FPFPR=\frac{F
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ROC曲线有这样一个很好的特性：当测试集中正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。 一个关于AUC的很有趣的性质是，它和Wilcoxon-Mann-Witney Test是等价的。这个等价关系的证明在下面给出。而Wilcoxon-Mann-Witney Test就是测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score 如何理解呢？ 自己的理解是：观察ROC曲线图，考虑横轴（假正例率）的变换，我们知道ROC曲线的构成原理是每次更新阈值（当然阈值就直接选
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引言\quad 在 21 Must-Know Data Science Interview Questions and Answers 的文章中，有这类似这样的问题，它问的是Explain what precision and recall are. How do they relate to the ROC curve?关于这个问题其实有许多需要回答的，不仅仅是他们的表现形式不同，同时它涉及到下机
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机器学习中的ROC曲线
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ROC曲线是评价分类器的性能好坏的标准。 在逻辑回归分类器中，最终模型预测出来的是一个概率值，表示当前的样本属于正类的概率。设定逻辑回归正类别的threshold即为t，如果逻辑回归模型预测出的概率值大于t，则预测为正类，如果概率值小于t，则预测为负类。 分类问题中的混淆矩阵（以二分类为例） gt\prediction 正类 负类 正类 TP FN 负类 ...
【漫话机器学习系列】149.ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）
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在机器学习和统计学中，评估二元分类器（Binary Classifier）性能的关键工具之一就是 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），即受试者工作特征曲线。ROC 曲线直观地展示了分类器在不同阈值下的 真阳率（True Positive Rate, TPR） 和 假阳率（False Positive Rate, FPR） 之间的权衡情况。本文将详细介绍 ROC 曲线的定义、计算方法、解读方式及其在机器学习中的实际应用。
机器学习（一）PR曲线和ROC曲线
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一步一步理解机器学习的ROC曲线
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你好，我是zhenguoROC曲线是评估机器学习模型分类能力最常用的一条曲线，那么你知道：ROC曲线x，y轴各代表什么含义？ROC曲线上的一个点代表什么含义？这两个问题在面试中也常会被问道，不妨抽几分钟时间理解我下面的这篇小总结。二分类混淆矩阵下面是二分类的混淆矩阵，这个不难理解，P或N代表结果，T或F代表预测对与否：基于二分类混淆矩阵，我们再来探讨关于ROC曲线上面提出的两个问题。ROC曲线x，...
ROC曲线
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### ROC 曲线概述 ROC曲线（受试者工作特征曲线）是一种广泛应用于二值分类器性能评估的图形化表示方法[^1]。该曲线通过描绘真阳性率（True Positive Rate, TPR），也称为敏感度或召回率，与假阳性率（False Positive Rate, FPR）之间的关系来展示不同阈值下的模型表现。 #### 真阳性和假阳性率计算方式 对于给定的一个概率预测模型，在不同的决策边界下可以得到一系列混淆矩阵。基于此，TPR 和 FPR 的定义如下： - **真阳性率 (TPR)** 或 召回率 = TP / (TP + FN)，其中 TP 表示真正例数，FN 是指假反例数。 - **假阳性率 (FPR)** = FP / (FP + TN)，这里 FP 指的是假正例数量，TN 则代表真实负例的数量。 ```python from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt def plot_roc(y_true, y_scores): fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true, y_scores) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label=f'ROC curve (area = {roc_auc:.2f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 假设我们有一个真实的标签列表和对应的分数/概率估计 plot_roc([0, 1, 1, 0, 1], [0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.7]) ``` #### AUC 度量标准 AUC即曲线下面积(Area Under the Curve), 它衡量了整个二维空间内的积分区域大小。理想情况下，当分类器完美区分两类数据时，其AUC等于1；而随机猜测的结果对应于一条斜率为1的直线，此时AUC=0.5。因此，较高的AUC意味着更好的分类能力[^2]。 #### 使用场景考量 尽管ROC曲线提供了全面的理解视角，但在某些特定条件下可能不如其他类型的图表实用。例如，在处理高度不平衡的数据集时，精确率-召回率(Precision-Recall)图可能会提供更直观的信息[^3]。
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