本文是龚国玮所写，熊哥有所新增修改删减，原文见文末。我说我为什么抽不到SSR，原来是加权随机算法在作祟阅读本文需要做好心理准备，建议带着深究到底的决心和毅力进行学习！灵魂拷问为什么有50%的几率获得金币？为什么有40%的几率获得钻石？为什么只有9%的几率获得装备？为什么才有1%的几率获得极品装备？是人性的扭曲，还是道德的沦丧，请和我一起走进今日说法！介绍元素被选中的机会并不相等，而是由相对“权重”（或概率）被选中的，是偏心的，这就是加权随机。举个栗子，假如现在有一个权重数组w={1,2,4,8}，它们代表如下规则。$\frac{1}{(1+2+4+8)}=\frac{1}{15}\approx

之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f

之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f