sklearn roc_auc_score源码解读

       在sklearn中，使用roc_auc_score函数计算auc的源码方法与tf.metrics.auc基本一致，都是指标基于极限逼近思想，通过计算roc曲线下的公式小梯形面积来得到auc值。两者的波动波动区别主要体现在计算小梯形面积时的阈值设置上。在tf.metrics.auc中，极限极限可以指定阈值个数，源码通常建议设置为与batch size相当的指标数值，以实现更精确的公式计算。相比之下，sklearn的roc_auc_score函数直接将阈值个数设定为batch size。

       roc_auc_score函数的定义包括两个主要参数：y_true和y_score。其中，y_true代表真实的分类标签，y_score则是模型预测的评分或概率值。在内部实现中，函数调用_binary_roc_auc_score函数，计算fpr和tpr。然后，easyui商业源码使用auc函数计算fpr和tpr下的面积。

       在计算fpr和tpr时，核心在于确定不同阈值下的tp和fp。阈值的产生方式也有所不同：tf.metrics.auc采用等距产生阈值，而roc_auc_score则直接以预测概率scores为阈值。

       roc_curve函数定义了如何计算tp和fp。通过这些值，可以得到tpr和fpr。重点在于了解不同阈值下，tp和fp的值如何表示，它们构成了一个数组。在_binary_clf_curve函数中，通过获取降序的y_score索引，以及一阶差分不为0的索引列表，实现对y_score的去重操作。接着，通过累加操作和阈值索引，计算不同阈值下的真正例tp和假正例fp。

       总结而言，roc_auc_score的实现与tf.metrics.auc较为相似，但细节上有所不同。主要差异体现在阈值个数和阈值的产生方式。通过对比这两种方法，我们能更深入理解auc计算的flatpak源码安装原理与实现细节。

tf.metrices.auc源码解读

       auc指标在机器学习二分类问题中广泛应用，反映了分类器对正负样本排序的能力。常用的计算方法有tensorflow库中的tf.metrics.auc函数和sklearn中的roc_auc_score()函数。二者均采用极限逼近原理，计算roc曲线下的小梯形面积总和，得到auc值。然而，这两个函数计算的auc值有时会出现较大差异，本文将解析tf.metrics.auc的实现机制。

       tf.metrics.auc函数的定义包含了三个关键参数：labels和predictions为必要的输入，分别代表二分类问题的类别集合和模型预测的得分集合；num_thresholds参数控制计算小梯形的数量，其默认值为，可根据数据集大小进行调整。

       在tf.metrics.auc的实现中，函数返回了auc_value和update_op两个值。auc_value为最终计算得到的auc值，但需先执行sess.run(update_op)后才能获取。这一设计的逻辑在于，update_op是一个操作符，auc_value是标量结果，它们的计算依赖于一个名为compute_auc的函数，该函数基于混淆矩阵的四个值计算auc。

       compute_auc函数内部，真正例率rec和假正例率fp_rate分别对应roc曲线的mirror网站源码横坐标和纵坐标。通过计算小梯形之和得到roc曲线下的面积，即auc值。

       在-行，auc_value和update_op的区别在于values和update_ops变量。update_op为操作符，auc_value为标量结果。这两个值的计算在行的_confusion_matrix_at_thresholds函数中进行，该函数接收labels、predictions、thresholds和weights（默认值None）作为输入参数。通过thresholds在[0-1]范围内划分成num_thresholds个段，计算混淆矩阵。

       以values[‘tp’]为例，其计算过程涉及创建本地变量、计算真正例is_true_positive，然后通过assign_add操作更新真正例数量。assign_add返回操作符，因此获取真正例数量需先执行update_ops[‘tp’]。这一过程解释了为何需要执行update_op后才能获取auc_value。

       真正例is_true_positive的计算涉及label_is_pos和pred_is_pos的逻辑与操作。通过数组操作生成阈值矩阵，使用逻辑判断确定预测为正例的样本。最终，通过逻辑与操作得到真正例的指标优化源码判定结果。

       总结，tf.metrics.auc通过计算混淆矩阵和小梯形面积，实现对auc值的高效计算，其内部机制涉及操作符和变量的交互，以及针对不同阈值的真正例和假正例率的计算。

国精产品灬源码的优势已修复卡顿问题，网友：画质也提升了

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        国精产品灬源码的优势：突破极限的视觉体验!

请老师把通达信布林极限公式，改成选股公式，源码： 要求选出BB刚刚上穿MA，，，谢谢

       MID:=MA(C,);

       VART1:=POW((C-MID),2);

       VART2:=MA(VART1,);

       VART3:=SQRT(VART2);

       UPPER:=MID+2*VART3;

       LOWER:=MID-2*VART3;

       BOLL:=REF(MID,1);

       UB:=REF(UPPER,1);

       LB:=REF(LOWER,1);

       LOWER1:=MID-VART3;

       LB1:=REF(LOWER1,1);

       BB:=(C-LB1)/(UB-LB)*;

       MA6:=MA(BB,6);

       XG:CROSS(BB,MA6);

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。

       LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的差距。因此，简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，但它有一个明显的缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，从而提高读取性能。

       在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。

       读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。

中心极限定理的应用之一：生成正态分布的随机数

       在神经网络训练中，参数初始化经常使用正态分布的随机数。那么，正态分布随机数是如何生成的呢？在统计软件如R语言中，有专门的函数实现这一功能。例如，R语言的`rnorm`函数，其源代码位于`R-3.5.1/src/nmath/rnorm.c`。尽管我们可以从函数调用和相关讨论中了解到一些实现逻辑，但具体的源码通常不公开。通过查阅相关资源，我们得知正态分布的生成算法是Inversion算法，其核心思想是生成均匀分布的随机数，然后通过映射到正态分布的累积分布函数（CDF）的反函数，得到服从正态分布的随机数。

       Inversion算法的具体实现中，生成一个非常长的浮点数，这个浮点数服从均匀分布。然后，将这个浮点数作为输入传递给`qnorm5`函数，即正态分布的累积分布函数，通过求解反函数得到服从正态分布的随机数。这一过程可以通过查阅`R-3.5.1/src/nmath/qnorm.c`中的`qnorm`源码来详细了解。

       为了直观地解释这一过程，我们可以通过均匀分布的特性来生成服从正态分布的随机数。均匀分布是连续型随机变量的常见分布，其概率密度函数为：

       \[ f(x) = \frac{ 1}{ b-a} \]

       对于区间 \([a, b]\) 上的均匀分布，期望和方差分别为：

       \[ E(X) = \frac{ a+b}{ 2}, \quad Var(X) = \frac{ (b-a)^2}{ } \]

       例如，一个半径为\(r\)的汽车轮胎，轮胎圆周上的任一点接触地面的可能性是相同的，因此轮胎周围接触地面位置的\(X\)是服从区间\([0, 2\pi r]\)的均匀分布。这就是每个样本点等可能发生的思想。

       为了生成服从标准正态分布的随机数，我们可以按照以下步骤进行操作：

       1. 在区间\([-1, 1]\)随机取一个数，例如\(U = 0.\)，这个随机数服从区间\([-1, 1]\)的均匀分布。

       2. 将\(U\)映射到标准正态分布的累积分布函数CDF上。

       3. 对应CDF上\(U\)轴上的点，这个点就是服从标准正态分布的点，其取值范围在\((-∞, +∞)\)。

       为了生成服从非标准正态分布的随机数，我们可以利用中心极限定理。中心极限定理表明，当大量相互独立的随机变量相加时，其和的分布将趋近于正态分布。具体地，我们可以通过以下步骤生成服从正态分布的随机数：

       1. 生成个服从区间\([-1, 1]\)上的均匀分布的随机数。

       2. 计算这个随机数的和，然后减去6。

       3. 通过上述步骤得到的随机数即服从标准正态分布。

       这种方法虽然快，但精确度略低，适用于大量数据的快速生成。通过这些方法，我们能够直观地理解正态分布随机数的生成原理，为神经网络训练等应用提供坚实的数学基础。