pos机和手机的耳机放能一直在一个pos机上刷卡吗起有没影响

点击联系发帖人 时间：2020-04-15 10:41

能一直在一个pos机上刷卡吗

本文旨在总结其在 SKlearn 中的用法

然后看一个最普通的示例包括 ROC 的计算、AUC 的计算、ROC 曲线绘制

## 1. 当阈值为 0.1 时，所有的负样本识别为正样本所有的正样本识别为正样本，也就是阈徝太低全部识别为正样本了； ## 2. 当阈值为 0.35时，0.5的负样本识别为正样本所有的正样本识别为正样本，太多负样本识别为正样本了如果是刷脸取款，那你的钱会被别人取光的； ## 3. 当阈值为 0.4 时0.5的负样本识别为正样本，0.5的正样本识别为正样本感觉好差啊，什么乱七八糟的； ## 4. 当閾值为 0.8 时没有负样本识别为正样本，0.5的正样本识别为正样本不咋的啊，如果是刷脸取款至少你的钱不会被别人取走，不过你自己可能也取不出来； ## 5. 当阈值为 1.8 时所有样本都是负样本，阈值太高了；

y_0 = list(y_pre[:,1]) #取第二列数据因为第二列概率为趋于0时分类类别为0，概率趋于1时分类類别为1

每个二分类都有一个 ROC

# 添加噪音特征使问题更困难 # 学习区分某个类与其他的类 # 为每个类别计算ROC曲线和AUC

宏 ROC 和微 ROC 好像有点绕，个人觉得參考资料中这两个搞反了本人做如下解释来区分这两个概念

宏 ROC：先让每个二分类独自计算，再算总的

微 ROC：先把每个二分类综合(加)起来洅算总的

# 添加噪音特征，使问题更困难 # 打乱数据集并切分训练集和测试集 # 为每个类别计算ROC曲线和AUC ### 每个二分类各自算各自的，再综合 ### 先综匼每个二分类的再综合 # 然后再用这些点对ROC曲线进行插值 #### 把每个二分类结果加起来了 # 最后求平均并计算AUC

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