python二分算法

⑴ 机器学习中，使用逻辑回归(python)做二分类时，recall，f1_score,support的含义是

假设预测目标为0和1
数据中1的个数为a，预测1的次数为b，预测1命中的次数为c
准确率 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库详解与实战

Python中的高效查找利器——Bisect库详解与实战

Bisect库是Python中专为二分查找设计的工具，它在有序数据集的搜索中展现了卓越的性能。本文将带你深入了解Bisect库的使用方法、优势，通过实例演示其灵活性和实用性。

安装与基础用法

首先，确保已安装Bisect库，然后掌握其基础函数：bisect_left和bisect_right，它们用于确定元素在有序列表中的正确插入位置。

高级特性与实战应用

• 不仅限于查找，Bisect库还能插入元素保持序列有序，提高数据管理效率。


• 自定义比较函数让Bisect库适应更多样化的数据结构，如处理复杂对象的查找。

性能比较与实际场景

通过与线性搜索的性能对比，Bisect库在大规模数据集上的查找操作表现优异，尤其是在日志文件中定位特定时间戳的场景中，其速度优势明显。

注意事项与最佳实践

使用Bisect库时，要确保数据有序，处理边界情况，正确处理异常，并考虑性能因素，以实现最佳效果。

总结

Bisect库作为Python的标准库，为有序数据集的高效查找提供了强大支持。通过学习本文，你将学会如何在实际项目中充分利用Bisect库，提升搜索算法效率，尤其是在处理日志时间戳等场景中。记住，有序性、正确使用和性能优化是关键，这将使你在处理有序数据时游刃有余。

⑶ python 算法有哪些比赛

算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。简单来讲，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。包括这几类：
1.
选择排序算法：选择排序是一种简单直观的排序算法。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;然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最大最小元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推直到所有元素均排序完毕。
2.
快速排序算法：快速排序的运行速度快于选择排序。原理：设要排序的数组为N，首先任意选取一个数据作为关键数据，然后将所有比它小的数放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称之为快速排序。
3. 二分查找算法：二分查找的输入是一个有序的列表，如果要查找的元素包含在一个有序列表中，二分查找可以返回其位置。
4.
广度优先搜索算法：属于一种图算法，图由节点和边组成。一个节点可以与多个节点连接，这些节点称为邻居。它可以解决两类问题：第一类是从节点A出发，在没有前往节点B的路径;第二类问题是从节点A出发，前往B节点的哪条路径最短。使用广度优先搜索算法的前提是图的边没有权值，即该算法只用于非加权图中，如果图的边有权值的话就应该使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。
5.
贪婪算法：又叫做贪心算法，对于没有快速算法的问题，就只能选择近似算法，贪婪算法寻找局部最优解，并企图以这种方式获得全局最优解，它易于实现、运行速度快，是一种不错的近似算法。