校正理解及python實現的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、python如何繪製預測模型校準圖
• 2、python怎麼做多元散射校正
• 3、計算機python的實現方式都有哪些？
• 4、#Python乾貨#python實現——最優化算法

python如何繪製預測模型校準圖

python繪製預測模型校準圖可以使用校準曲線，因為預測一個模型校準的最簡單的方法是通過一個稱為“校準曲線”的圖（也稱為“可靠性圖”，reliability diagram）。

這個方法主要是將觀察到的結果通過概率劃分為幾類（bin）。因此，屬於同一類的觀測值具有相近的概率。

對於每個類，校準曲線將預測這個類的平均值，然後將預測概率的平均值與理論平均值（即觀察到的目標變量的平均值）進行比較。

你只需要確定類的數量和以下兩者之間的分類策略即可：

1、“uniform”，一個0-1的間隔被分為n_bins個類，它們都具有相同的寬度。

2、“quantile”，類的邊緣被定義，從而使得每個類都具有相同數量的觀測值。

假設你的模型具有良好的精度，則校準曲線將單調增加。但這並不意味着模型已被正確校準。實際上，只有在校準曲線非常接近等分線時（即下圖中的灰色虛線），您的模型才能得到很好的校準，因為這將意味着預測概率基本上接近理論概率。

python繪製預測模型中如何解決校準錯誤：

假設你已經訓練了一個分類器，該分類器會產生準確但未經校準的概率。概率校準的思想是建立第二個模型（稱為校準器），校準器模型能夠將你訓練的分類器“校準”為實際概率。

因此，校準包括了將一個一維矢量（未校準概率）轉換為另一個一維矢量（已校準概率）的功能。

兩種常被用作校準器的方法：

1、保序回歸：一種非參數算法，這種非參數算法將非遞減的自由格式行擬合到數據中。行不會減少這一事實是很重要的，因為它遵從原始排序。

2、邏輯回歸：現在有三種選擇來預測概率：普通隨機森林、隨機森林 + 保序回歸、隨機森林 + 邏輯回歸。

python怎麼做多元散射校正

多元散射校正方法是現階段多波長定標建模常用的一種數據處理方法，經過散射校正後得到的光譜數據可以有效地消除散射影響，增強了與成分含量相關的光譜吸收信息。該方法的使用首先要求建立一個待測樣品的“理想光譜”，即光譜的變化與樣品中成分的含量滿足直接的線性關係，以該光譜為標準要求對所有其他樣品的近紅外光譜進行修正，其中包括基線平移和偏移校正。在實際應用中，“理想光譜”是很難得到的，由於該方法只是用來修正各樣品近紅外光譜間的相對基線平移和偏移現象，所以取所有光譜的平均光譜作為一個理想的標準光譜是完全可以的。下面將詳細給出多元散射校正法的算法解析過程以及該方法在人蔘樣品近紅外光譜散射校正中的應用。

首先計算所有樣品近紅外光譜的平均光譜，然後將平均光譜作為標準光譜，每個樣品的近紅外光譜與標準光譜進行一元線性回歸運算，求得各光譜相對於標準光譜的線性平移量(回歸常數)和傾斜偏移量(回歸係數)，在每個樣品原始光譜中減去線性平移量同時除以回歸係數修正光譜的基線相對傾斜，這樣每個光譜的基線平移和偏移都在標準光譜的參考下予以修正，而和樣品成分含量所對應的光譜吸收信息在數據處理的全過程中沒有任何影響，所以提高了光譜的信噪比。

計算機python的實現方式都有哪些？

雖然官方 Python 實現差不多得到最廣泛的歡迎，但也有一些其他實現對特定領域的用戶來說更具吸引力。

知名的實現包括:

CPython

這是最早出現並持續維護的 Python 實現，以 C 語言編寫。新的語言特性通常在此率先添加。

Jython

以 Java 語言編寫的 Python 實現。此實現可以作為 Java 應用的一個腳本語言，或者可以用來創建需要 Java 類庫支持的應用。想了解更多信息可訪問 Jython 網站。

Python for .NET

此實現實際上使用了 CPython 實現，但是屬於 .NET 託管應用並且可以引入 .NET 類庫。它的創造者是 Brian Lloyd。想了解詳情可訪問 Python for .NET 主頁。

IronPython

另一個 .NET 的 Python 實現，與 Python.NET 不同點在於它是生成 IL 的完全 Python 實現，並且將 Python 代碼直接編譯為 .NET 程序集。它的創造者就是當初創造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解詳情可訪問 IronPython 網站。

PyPy

完全使用 Python 語言編寫的 Python 實現。它支持多個其他實現所沒有的高級特性，例如非棧式支持和 JIT 編譯器等。此項目的目標之一是通過允許方便地修改解釋器 (因為它是用 Python 編寫的)，鼓勵該對語言本身進行試驗。想了解詳情可訪問 PyPy 項目主頁。

以上這些實現都可能在某些方面與此參考文檔手冊的描述有所差異，或是引入了超出標準 Python 文檔範圍的特定信息。請參考它們各自的專門文檔，以確定你正在使用的這個實現有哪些你需要了解的東西。

以 Java 語言編寫的 Python 實現。此實現可以作為 Java 應用的一個腳本語言，或者可以用來創建需要 Java 類庫支持的應用。想了解更多信息可訪問 Jython 網站。

Python for .NET

此實現實際上使用了 CPython 實現，但是屬於 .NET 託管應用並且可以引入 .NET 類庫。它的創造者是 Brian Lloyd。想了解詳情可訪問 Python for .NET 主頁。

IronPython

另一個 .NET 的 Python 實現，與 Python.NET 不同點在於它是生成 IL 的完全 Python 實現，並且將 Python 代碼直接編譯為 .NET 程序集。它的創造者就是當初創造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解詳情可訪問 IronPython 網站。

#Python乾貨#python實現——最優化算法

函數詳見rres，此代碼使該算法運行了兩次

收穫：

這是我第一個實現的代碼。學習完該算法以後，邏輯框架基本上就有了，剩下需要明確的就是對應的python的語言。於是我就開始了查找“如何定義函數”（詳見mofan的優酷），“循環體”和“if條件語句”的格式（）“數學符號”（詳見mofan的優酷），以及print的使用

1.def是python中指定義，一般用來定義函數，如果需要深度學習搭建網絡可用來定義網絡。值得注意的一點是

我不清楚為什麼，但是如果沒有加的話，那個函數公式就是一個花瓶，就像一個結果輸不出去。

2.最坑的就是邏輯。一開始邏輯沒理清楚，或者說在代碼上有疏漏，導致我將left和right放在了循環體里，結果可想而知。不過也是因為這個錯誤，我知道pycharm中的debug怎麼用，挺簡單的，百度一下就出來了。

3.不知道什麼原因，看的莫煩視頻中的print多個變量一起輸出是沒有辦法在我的pycharm中使用的，出來的結果很奇怪。可能是因為我是win10不是ios吧。print如果多個變量一起輸出必須是print(“名字：%s,名字2：%s”%(a,b))結果輸出就是名字：a ,名字2：b

關於python中數據變量。第一遍運行結果出現很明顯不對，於是我採用了debug。結果發現，mid1處一直為1而不是1.5，於是就開始了解數據變量。起初我猜測python默認所有變量為整型，但是根據二分法的結果我意識到此猜測不對，所以要改整個file的變量格式沒有必要。所以我就在mid1式子前面加了一個float，結果就顯示為1.5了。但是如果我將整個式子用（）括起來，前面加float，結果還是1。我不太理解為什麼。不過我知道了python的數據格式是根據輸入量決定的，也就是說你的輸入量如果是整型，那麼與其直接相關的計算輸出結果一定是整型，而且還是不採用進位的整型。在我沒有採用+float/+.0這兩種方法之前，mid1~3全部是整型。

或者不再mid1前面加float,直接將輸入量後面點個點就行

真的很想吐槽一下print,好麻煩啊啊啊啊每次都得弄個%s,而且有時候還不能放一起！！！！

不要問我掌握了什麼，要問我現在寫完這個代碼後有多麼的愛python的精度表示 :-)我決定以後只要再編寫數學公式的代碼都將輸入量的小數學點後面補很多0

fibonacci函數定義，每次debug後我的手都是抖的O( _ )O~

不知道自己什麼時候有的強迫症，只要是代碼下面有“~”我就必須要消掉。笑哭。這個很簡單，前四個除了費波納茨，都很簡單。

這個公式看起來很麻煩，便寫的時候更要謹慎。我上回把那個2擱在了分號下面，結果很大，所以還是換算成0.5更好（PS：勿忘那長河般的0）。

雖然代碼很長，但是主要是因為print太多。本打算在開頭print，最後結果會漏掉最後一部分。懶得想其他辦法了，直接就這樣吧

一開始while裡面寫成了,導致run不出來。繼而，debug也沒法用。在網上一查才知道 “沒聯網”+“沒選斷點”。最後想嘗試將else裡面的內容輸出來，結果發現run以後被刷屏了。於是改成i7以後還是不行，於是想着加一個break跳出循環，結果成效了。

然後剛剛由debug了一下，才知道原來是i+1在if裡面，因為沒有辦法+1，所以i=6一直存在，就不斷循環。因為加break也好，i+1也好，都可以。

這是我第一組自己實現的python代碼，就是數學公式用python語言組裝起來。剛開始的時候知道大概需要在語言中體現什麼，但不太清楚。於是我就在網上找了幾個二分法的，他們都各有不同，但框架都差不多，不過如果要用到我們的那個公式里還需要改變很多。然後我就開始分析我們的題，我發現大體需要兩部分，一部分函數定義，一部分循環體。但我不知道如何定義函數，如何寫數學公式，如何弄變量，也就是說一些小點不太會，所以我選擇直接百度。因為我知道自己閱讀的能力不錯，相比於從視頻中提取要素，我更擅長通過閱讀獲得要點。有目的性地找知識點，掌握地更牢固。

於是我就開始了第一個——二分法的編寫。我發現，自己出現了很多錯誤而且有很多地方都很基礎。但我依然沒選擇視頻，而是將這些問題直接在百度上找，因為視頻講完或許你也沒找到點。當然，這是一步一步走的，不是直接就將程序擺上去，一點一點改。

隨着前兩個的成功，我發現自己對於這些代碼有了自信，似乎看透了他們的偽裝，抓住了本質。除此之外，我還意識到自己自從8月份以後，學習能力似乎提高了不少，而且有了更為有效的學習方法。各方面都有了一定的覺醒。除了第一個找了幾個牛頭不對馬嘴的代碼，其他都是根據自己的邏輯寫，邏輯通下來以後，對應語言中某一部分不知道如何翻譯就去百度，其實這幾個套路都一樣或者說數學公式轉化的套路都一樣。

我還意識到，彙編其實是最難的語言，目前為止所學到的，因為很多都需要自己去定義，去死摳，需要記住大量的指令且不能靈活變通。但是其他的卻只需要將一些對應的記下來就好。python真的挺簡單的。而且，我發現自己今天似乎打開了新世界的大門，我愛上了這種充滿了靈性的東西，充滿了嚴謹的美麗，還有那未知的變化，我發現我似乎愛上了代碼。可能不僅僅局限於python，這些語言都充滿了挑戰性。我覺得當你疑惑的時候，就需要相信直覺，至少我發現它很准