python二分演算法

⑴ 機器學習中，使用邏輯回歸(python)做二分類時，recall，f1_score,support的含義是

假設預測目標為0和1
數據中1的個數為a，預測1的次數為b，預測1命中的次數為c
准確率 precision = c / b
召回率 recall = c / a
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)

⑵ Python中的二分查找：Bisect庫詳解與實戰

Python中的高效查找利器——Bisect庫詳解與實戰

Bisect庫是Python中專為二分查找設計的工具，它在有序數據集的搜索中展現了卓越的性能。本文將帶你深入了解Bisect庫的使用方法、優勢，通過實例演示其靈活性和實用性。

安裝與基礎用法

首先，確保已安裝Bisect庫，然後掌握其基礎函數：bisect_left和bisect_right，它們用於確定元素在有序列表中的正確插入位置。

高級特性與實戰應用

• 不僅限於查找，Bisect庫還能插入元素保持序列有序，提高數據管理效率。


• 自定義比較函數讓Bisect庫適應更多樣化的數據結構，如處理復雜對象的查找。

性能比較與實際場景

通過與線性搜索的性能對比，Bisect庫在大規模數據集上的查找操作表現優異，尤其是在日誌文件中定位特定時間戳的場景中，其速度優勢明顯。

注意事項與最佳實踐

使用Bisect庫時，要確保數據有序，處理邊界情況，正確處理異常，並考慮性能因素，以實現最佳效果。

總結

Bisect庫作為Python的標准庫，為有序數據集的高效查找提供了強大支持。通過學習本文，你將學會如何在實際項目中充分利用Bisect庫，提升搜索演算法效率，尤其是在處理日誌時間戳等場景中。記住，有序性、正確使用和性能優化是關鍵，這將使你在處理有序數據時游刃有餘。

⑶ python 演算法有哪些比賽

演算法是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。簡單來講，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。包括這幾類：
1.
選擇排序演算法：選擇排序是一種簡單直觀的排序演算法。原理：首先在未排序序列中找到最小或最大元素，存放到排序序列的起始位置;然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最大最小元素，然後放到已排序序列的後面，以此類推直到所有元素均排序完畢。
2.
快速排序演算法：快速排序的運行速度快於選擇排序。原理：設要排序的數組為N，首先任意選取一個數據作為關鍵數據，然後將所有比它小的數放到它前面，所有比它大的數都放到它後面，這個過程稱之為快速排序。
3. 二分查找演算法：二分查找的輸入是一個有序的列表，如果要查找的元素包含在一個有序列表中，二分查找可以返回其位置。
4.
廣度優先搜索演算法：屬於一種圖演算法，圖由節點和邊組成。一個節點可以與多個節點連接，這些節點稱為鄰居。它可以解決兩類問題：第一類是從節點A出發，在沒有前往節點B的路徑;第二類問題是從節點A出發，前往B節點的哪條路徑最短。使用廣度優先搜索演算法的前提是圖的邊沒有權值，即該演算法只用於非加權圖中，如果圖的邊有權值的話就應該使用狄克斯特拉演算法來查找最短路徑。
5.
貪婪演算法：又叫做貪心演算法，對於沒有快速演算法的問題，就只能選擇近似演算法，貪婪演算法尋找局部最優解，並企圖以這種方式獲得全局最優解，它易於實現、運行速度快，是一種不錯的近似演算法。