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小孩都看得懂的 ROC

2 --> 数据 一切要从分类问题开始,先看数据。 数据有两类,蓝点表示正类 (positive class),红点表示负类 (negative class)。 两个具体例子: 肿瘤诊断:恶性肿瘤 (正类)、良性肿瘤 (负类) 邮件分类:垃圾邮件(正类)、正常邮件(负类) 惯例:通常想预测出来的类别定义为正类。 1 模型 下图的线段当成模型,作用是将蓝点和红点分开。 仔细看,这条线段被设计成红蓝相配,含义就是说面向线段红色部分的点被划分为红点,而面向线段蓝色部分的点被划分为蓝点。 2 模型会犯错误哦 从下图看有两个点分类错误,而它们是两种类型的错误。 先看线段上面:红点 (真实负类) 被当作蓝点 (预测正类),该错误叫做假正类 (false positive) 再看线段下面:蓝点 (真实正类)被当作红点(预测负类),该错误叫做假负类(false negative) 3 两个模型 让我们给相同的数据赋予两个故事。 故事一讲述一个医用分类模型,它负责区分生病的人 (正类) 和健康的人 (负类)。 故事二讲述一个邮件分类模型,它负责区分垃...

k8s-HPA动态伸缩

2 --> 一、认识HPA 参考: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/ HPA全称是Horizontal Pod Autoscaler,中文意思是POD水平自动伸缩. 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。 除了 CPU 利用率,内存占用外,也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。 自定义度量参考: https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/instrumentation/custom-metrics-api.md Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象,比如 DaemonSet。 Pod 水平自动扩缩特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现。资源决定了控制器的行为。 控制器会周期性的调...

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