引言：为什么需要关注权重合理性？ 在企业运营、平台管理或评价体系设计中，指标权重的分配如同指挥棒，决定了整个体系的公正性和有效性。一个合理的权重体系，不仅要能准确区分对象差异，还要保证整体稳定性和公…
文本易读性指标是一系列用于量化评估一段文本阅读和理解难易程度的数学公式或算法。它们通过分析文本中的特定语言特征（如词长、句长等），并输出一个分数或等级，这个分数/等级通常对应于一个教育年级水平或“容易/…
项目简介：针对一标识的文本信息，抽取文本中的关键词，最后以词云的方式暂时关键词。数据集更有2列:text、flag。其中text是文本内容， flag样本标识(0或1)。 步骤一：对文本内容进行分词处理 这里采用的是结…
“Lies, damned lies, and statistics” 是一句广为人知的谚语，常被用来批判对统计数据的滥用或误导性使用。 出处与背景 起源争议：这句话的确切出处尚无定论，但普遍认为它源于19世纪的英国政坛。常被…
先前按照Scikit-Learn的文档整理了一份评估指标，回头看下梳理的非常的技术化，整理完有种自己都不太想看的感觉。今天抽时间再做一次重新的梳理。 分类任务评估指标 混淆矩阵（Confusion Matrix） 分类任务的基…
自2022年11月推出以来，ChatGPT 一直备受关注。其根据输入内容和上下文提供类似于人类的回应能力，给一些重视原创内容的领域带来了困扰，包括教育、内容营销、出版、新闻和法律等领域。他们最大的问题是“我们如何区…
ColumnTransformer 是 scikit-learn 中用于对数据的不同列应用不同预处理步骤的工具，特别适用于处理包含混合类型特征（如数值型、分类型、文本型）的数据集。 ColumnTransformer核心功能与使用场景 核心功能…
超参数调优是机器学习模型开发的核心步骤，直接影响模型性能。scikit-learn 提供多种工具帮助高效优化参数。 GridSearchCV Scikit-Learn 的 GridSearchCV 是一种通过穷举参数组合并交叉验证评估性能的超参数…
类别不平衡是分类任务中常见的问题，即某些类别的样本数量显著少于其他类别。除了前面介绍的imbalanced-learn库以外，还能使用class_weight参数进行处理。 class_weight与imbalanced-learn的对比 核心定义与…
CMMD简介 CMMD（Cross-Metric Multidimensional Diagnosis）是一种面向 复杂系统多源异构数据 的根因定位框架，其核心思想是通过 跨指标关联性分析 和 多维时空模式挖掘，在 无监督或半监督 场景下快速定位故障根…
