1. 在短時間內構建乙個簡單可實現的演算法，執行資料並通過交叉檢驗來驗證資料；
2. 完成第一步後，便可以繪製學習曲線，通過曲線觀察演算法是否有高偏差或者高方差的問題，以此作為下一步決策的依據，
是新增更多訓練集還是增減特徵等等；
3. 人工檢查交叉驗證集中**失敗的資料(誤差分析)，來發覺演算法的缺陷去修復；
類偏斜的誤差度量：在訓練集中，某一類資料佔高比，其它類佔很小比例甚至沒有；
為了確認這個問題，引入
查準率：tp/（tp+fp） 即所有**為真的資料中，實際為真的資料比例
查全率：tp/（tp+fn） 即所有真實為真的資料中，成功**出真的資料比例
其中tp：（正確肯定-true positive）：**為真，實際為真
tn：（正確否定-true negative）：**為假，實際為假
fp：（錯誤肯定-false positive）：**為真，實際為假
fn：（錯誤否定-false negative）：**為假，實際為真
不同閾值下，查準率和查全率圖表關係如下：
如果想要高查準率，可以適當提高閾值到0.7,0.8等，這樣會減少錯判，但是也增加了未成功**的情況；
如果想要高查全率，可以適當降低閾值到0.3,0.2等，這樣可以增加**為真的概率；
二者平衡：通常可以選取使f1 score=2pr/(p+r) 最高的閾值
業務系統設計之一 系統選單設計
很久沒寫文章了，前幾天有幾個朋友問了我很多關於業務系統 erp,drp,crm等 設計裡很多概念性東西，花了很長時間給他解釋，最後他門還是知其然不知其所以然，這對於剛跨出學校大門的朋友來說，理解起確實有點枯燥。這裡我以以前參與的用友erp，drp產品專案裡的部分設計為參考，通過幾篇文章來和大家分享業...
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業務系統設計之一 系統選單設計
本文主要介紹業務系統設計裡的選單設計，關注我部落格的朋友或許以前見過一篇我寫的關於選單的文章，文章連線 使用radcontrols的radmenu控制項開發系統選單 這篇文章主要是介紹了radcontrols的radmenu控制項的基本使用，沒有詳細介紹到選單如何設計，為什麼要那麼設計。本文就以這片...