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小白也能看懂的 AUC 详解

简介 上篇文章 小白也能看懂的 ROC 曲线详解 介绍了 ROC 曲线。本文介绍 AUC。AUC 的全名为Area Under the ROC Curve,即 ROC 曲线下的面积,最大为 1。 根据 ROC 和 AUC 的关系,我们可以得到如下结论 ROC 曲线接近左上角 ---> AUC 接近 1:模型预测准确率很高 ROC 曲线略高于基准线 ---> AUC 略大于 0.5:模型预测准确率一般 ROC 低于基准线 ---> AUC 小于 0.5:模型未达到最低标准,无法使用 二分类 AUC 由 AUC 名称可知,可以先计算 ROC 曲线,得到 TPR 和 FPR 的坐标后再分段计算面积即可得到 AUC 下面是对应的 Python 代码 def auc_from_roc(fpr, tpr): """ 计算ROC面积 fpr: 从小到大排序的fpr坐标 tpr: 从小到大排序的tpr坐标 """ area = 0 for i in range(len(fpr) - 1): area += trapezoid_area(fpr[i], fpr[i ...

基于Apache SeaTunnel 的数据精确一致性技术实践

引言 在分布式系统中,保障数据一致性是至关重要的任务之一。数据一致性是指分布式系统中的各个节点在进行数据更新时能够保持数据的准确性和完整性。然而,由于网络延迟、节点故障等原因,分布式系统中的数据一致性问题变得复杂而具有挑战性。为了解决这一问题,二阶段提交(Two-Phase Commit)协议被广泛应用于保障分布式系统的数据一致性。本文将介绍二阶段提交协议的工作原理,并探讨其在分布式系统中的关键策略,亦将介绍在下一代数据集成工具 - Apache SeaTunnel 中实现二阶段提交的原理,探讨其在保障数据一致性方面的实践。 分布式一致性 分布式场景下,多个服务同时服务一个流程,比如电商下单场景,需要支付服务进行支付、库存服务扣减库存、物流服务更新物流信息等。如果某一个服务执行失败,或者网络不通引起的请求丢失,那么整个系统可能出现数据不一致。 上述场景就是分布式数据一致性的问题,其根本原因在于数据的分布式操作,引起本地事务无法保障数据的原子性。 分布式一致性问题的解决思路有两种,一种是分布式事务,一种是尽量通过业务流程避免分布式事务。由于分布式事务解决方案具有通用性,本文着重介绍分布式...

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