【Python机器学习】分类算法任务、分类模型评价指标详解（图文解释）
分类任务设样本集S={s_1,s_2,…,s_m}包含m个样本，样本s_i=(x_i,y_i)包括一个实例x_i和一个标签y_i，实例由n维特征向量表示，即x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))。在学习过程，分类任务将样本集中的知识提炼出来，形成模型。完成分类任务的模型有决策函数模型、概率模型和神经网络模型三类。决策函数分类模型建立了从实例特征向量到类别标签的映射Y=f(....
小白如何写Python算法-计算模型稳定性评估指标PSI（下）
计算出得到KL散度由上式可知相对熵KL(A||C) > KL(A||B) 说明A和B之间的概率分布在信息量角度更为接近 而通过概率分布可视化观察，也认为A和B更为接近，两者吻合相对熵与PSI之间的关系PSI公式变形将PSI计算公式变形后可以分解为2项结论PSI本质上是实际分布（A）与预期分布（E）的KL散度的一个对称化操作双向计算相对熵，并把两部分相对熵相加，从而更为全面地描述两个分布的差....
小白如何写Python算法-计算模型稳定性评估指标PSI（上）
前言最近在研究如何存储和查询十亿数据的事情 突然插了一档子事 公司让我临时救个 python算法需求比较多 人手紧缺 让我来弄个算法需求 计算PSI 我一听懵逼了 啥是PSI 临危受命 不行也得上啊PSI知识储备简介PSI反映了验证样本在各分数段的分布与建模样本分布的稳定性 在建模中，我们常用来筛选特征变量、评估模型稳定性 稳定性是有参照的 因此需要有两个分布——实际分布（actual）和预期分....
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