1.roc指标最佳参数设置？
2.tf.metrices.auc源码解读
3.AMD的优化c源优化ROCM平台是什么？
4.sklearn roc_auc_score源码解读
5.roc指标源码
6.通达信变动率指标roc源码

roc指标最佳参数设置？

       roc指标最佳的参数设置一般情况就是三根超买线：

       第一根是超买线(参数值5-)

       第二根是超买线(参数值-）

       第三根是超买线(参数值-)

       roc指标源码：

       ROC:*(CLOSE-REF(CLOSE,N))/REF(CLOSE,N);

       MAROC:MA(ROC,M);

tf.metrices.auc源码解读

       auc指标在机器学习二分类问题中广泛应用，反映了分类器对正负样本排序的优化c源优化能力。常用的优化c源优化计算方法有tensorflow库中的tf.metrics.auc函数和sklearn中的roc_auc_score()函数。二者均采用极限逼近原理，优化c源优化计算roc曲线下的优化c源优化小梯形面积总和，得到auc值。优化c源优化会员模式源码然而，优化c源优化这两个函数计算的优化c源优化auc值有时会出现较大差异，本文将解析tf.metrics.auc的优化c源优化实现机制。

       tf.metrics.auc函数的优化c源优化定义包含了三个关键参数：labels和predictions为必要的输入，分别代表二分类问题的优化c源优化类别集合和模型预测的得分集合；num_thresholds参数控制计算小梯形的数量，其默认值为，优化c源优化可根据数据集大小进行调整。优化c源优化

       在tf.metrics.auc的优化c源优化实现中，函数返回了auc_value和update_op两个值。优化c源优化auc_value为最终计算得到的auc值，但需先执行sess.run(update_op)后才能获取。这一设计的逻辑在于，update_op是一个操作符，auc_value是标量结果，它们的计算依赖于一个名为compute_auc的函数，该函数基于混淆矩阵的四个值计算auc。

       compute_auc函数内部，真正例率rec和假正例率fp_rate分别对应roc曲线的横坐标和纵坐标。通过计算小梯形之和得到roc曲线下的面积，即auc值。

       在-行，auc_value和update_op的区别在于values和update_ops变量。update_op为操作符，auc_value为标量结果。这两个值的计算在行的_confusion_matrix_at_thresholds函数中进行，该函数接收labels、predictions、thresholds和weights（默认值None）作为输入参数。通过thresholds在[0-1]范围内划分成num_thresholds个段，计算混淆矩阵。

       以values[‘tp’]为例，其计算过程涉及创建本地变量、蓝汇源码网计算真正例is_true_positive，然后通过assign_add操作更新真正例数量。assign_add返回操作符，因此获取真正例数量需先执行update_ops[‘tp’]。这一过程解释了为何需要执行update_op后才能获取auc_value。

       真正例is_true_positive的计算涉及label_is_pos和pred_is_pos的逻辑与操作。通过数组操作生成阈值矩阵，使用逻辑判断确定预测为正例的样本。最终，通过逻辑与操作得到真正例的判定结果。

       总结，tf.metrics.auc通过计算混淆矩阵和小梯形面积，实现对auc值的高效计算，其内部机制涉及操作符和变量的交互，以及针对不同阈值的真正例和假正例率的计算。

AMD的ROCM平台是什么？

       揭开AMD ROCm神秘面纱：高性能GPU计算平台的全面解析

       AMD ROCm，这个名字背后隐藏着一个强大的开源GPU计算生态系统。它不仅仅是一个堆栈，而是一系列精心设计的组件，旨在为高性能计算（HPC）、人工智能（AI）和科学计算等领域提供卓越性能和跨平台的灵活性。由Open Source Software（OSS）驱动，ROCm包含驱动程序、开发工具和API，如OpenMP和OpenCL，以及集成的机器学习框架，如PyTorch和TensorFlow。核心组件包括驱动、编译器、运行时库和工具集，支持AMD GPU、APU和多架构处理器，目标是打造一个高性能且可移植的GPU计算平台，与NVIDIA的CUDA相媲美。

       ROCm项目的基石是AMD Radeon Open Computing，类似于CUDA，通过ROCm系列项目和HSA（异构系统架构）实现。乐购彩源码AMD与众多伙伴合作，利用GCN（AMD GPU架构）等技术，构建了一个兼容且高效的runtime和架构API。与CUDA相比，ROCm利用HIP在多个平台上部署便携式应用，如A卡用HIP或OpenCL，而N卡则使用CUDA。此外，ROCm的软件栈中内置了rocFFT、rocBLAS、rocRAND和rocSPARSE等加速库，进一步提升计算效率。

       要使用ROCm，开发者可以借助标准Linux编译器（如GCC、ICC、CLANG），以C或C++编程，主要依赖hip_runtime.h，它包含了hip_runtime_api.h和hipLaunchKernelGGL的核心内容。尽管hip_runtime.h支持C++，但公开函数相对有限。特别地，AMD和NVIDIA的实现细节分别存储在amd_detail/**和nvidia_detail/**中，直接使用需谨慎。hipcc作为编译器驱动，取代CUDA的nvcc，而hipconfig则帮助查看配置信息。使用ROCm源码时，需设置特定的分支（如ROCM-5.6.x），并安装对应的驱动和预构建包，以下是关键步骤：

       1. 设置仓库分支（如ROCM-5.6.x）和环境变量ROCM_PATH（默认在/opt/rocm）。

       2. 克隆必要的GitHub仓库，如HIP、HIPCC和clr。

       3. 配置环境变量指向仓库目录，包括HIP、HSA、活玉溯源码HIP_CLANG_PATH等。

       4. 构建HIPCC运行时，依赖HIP和ROCclr，可能需要指定特定平台选项。

       5. 对于HIPCLR，指定相关目录和安装选项，hip运行时默认安装在$PWD/install。

       从ROCM 5.6开始，clr库合并了ROCclr、HIPAMD和OpenCL，提供更为集成的体验。同时，AMDDeviceLibs和ROCm-CompilerSupport库的管理与构建细节需要遵循特定指南，CMake的使用和依赖设置也尤为重要。

       AMD的HSA架构使得开发者能直接利用GPU性能，HSA运行时API提供了错误处理、内存管理和高级调度等接口。AQL作为数据包标准，支持细粒度和粗粒度内存访问，程序员需深入理解HSA运行时手册以充分利用其功能。

       要编译HSA运行时，你需要ROCT-Thunk-Interface库，并可能需要加入特定用户组。ROCt库依赖于ROCk驱动，其入门指南提供了系统兼容性、内核和硬件支持信息。构建和安装ROCm包的过程包括使用cmake构建，然后进行安装和软件包打包。

       最后，ROCm生态系统的数学库如rocFFT、rocBLAS等，为高性能计算提供了强大的工具。这些库的详细信息和GitHub链接，为开发者提供了丰富的资源库，让性能优化触手可及。

       总之，AMD ROCm是牛大咖源码一个强大的工具，为开发者提供了一站式GPU计算解决方案，无论是科研、AI还是游戏开发，都能从中受益。通过深入了解和利用这一平台，你可以解锁GPU计算的无限可能。

sklearn roc_auc_score源码解读

       在sklearn中，使用roc_auc_score函数计算auc的方法与tf.metrics.auc基本一致，都是基于极限逼近思想，通过计算roc曲线下的小梯形面积来得到auc值。两者的区别主要体现在计算小梯形面积时的阈值设置上。在tf.metrics.auc中，可以指定阈值个数，通常建议设置为与batch size相当的数值，以实现更精确的计算。相比之下，sklearn的roc_auc_score函数直接将阈值个数设定为batch size。

       roc_auc_score函数的定义包括两个主要参数：y_true和y_score。其中，y_true代表真实的分类标签，y_score则是模型预测的评分或概率值。在内部实现中，函数调用_binary_roc_auc_score函数，计算fpr和tpr。然后，使用auc函数计算fpr和tpr下的面积。

       在计算fpr和tpr时，核心在于确定不同阈值下的tp和fp。阈值的产生方式也有所不同：tf.metrics.auc采用等距产生阈值，而roc_auc_score则直接以预测概率scores为阈值。

       roc_curve函数定义了如何计算tp和fp。通过这些值，可以得到tpr和fpr。重点在于了解不同阈值下，tp和fp的值如何表示，它们构成了一个数组。在_binary_clf_curve函数中，通过获取降序的y_score索引，以及一阶差分不为0的索引列表，实现对y_score的去重操作。接着，通过累加操作和阈值索引，计算不同阈值下的真正例tp和假正例fp。

       总结而言，roc_auc_score的实现与tf.metrics.auc较为相似，但细节上有所不同。主要差异体现在阈值个数和阈值的产生方式。通过对比这两种方法，我们能更深入理解auc计算的原理与实现细节。

roc指标源码

       不同指标的应用是投资者们需要去了解的。有些技术指标检测市场动向，有些技术指标检测市场走势，各种指标加在一起就监控了整个市场的动态。其中roc指标是变动速率指标，那么roc指标源码是什么？

       变动率指标roc是将当日收盘价与一定时期前收盘价进行对比的一个指标，然后根据收盘价变动的比例，来测算价格波动的情况，再根据得到的趋势来预测个股接下来的走势，是中线线投资者长用到的一种技术指标。

roc指标的应用

       据了解，这roc指标源码：A1：=AMO/VOL/；ROC：*（A1-REF（A1，））/REF（A1，）；MAROC：MA（ROC，6）；EROC：EMA（ROC，9）；ZERO：0，COLOR，POINTDOT。

       至于该指标的应用技巧怎么样？当roc向上则表示强势，以0为中心线，由中心线下上穿大于0时为买入信号；当roc向下则表示弱势，以0为中心线，由中心线上下穿小于0时为卖出信号；当股价创新高时，roc未能创新高，出现背离，表示头部形成；当股价创新低时，roc未能创新低，出现背离，表示底部形成。

通达信变动率指标roc源码

       指标的应用都是有差异的，ROC是变动率指标，与MACD指标、RSI指标等都是比较常用的参考指标之一。每个指标都有其特殊的参数位置，同时每个指标都有一个特殊的准确度极高的位置，那么通达信变动率指标roc源码如何？

       roc指标是以当日的收盘价和N天前的收盘价比较，通过计算股价某一段时间内收盘价变动的比例，应用价格的移动比较来测量价位动量，达到事先探测股价买卖供需力量的强弱，进而分析股价的趋势及其是否有转势的意愿，属于反趋势指标之一。

变动率指标roc源码

       不同的炒股软件有很多，通信达就是其中之一，通达信变动率指标roc源码是：A1：=AMO/VOL/；ROC：*（A1-REF（A1，））/REF（A1，）；MAROC：MA（ROC，6）；EROC：EMA（ROC，9）；ZERO：0，COLOR，POINTDOT。

       roc指标使用技巧：当这个ROC向上突破0值的时候，就是一个买入信号的发出，这时就是表示市场当天收盘价是已经超过之前N个交易日的收盘价了，说明市场上的股票在持续走强中，投资者要多多关注后面的趋势。

       当这个ROC向下跌破0值的时候，就是一个卖出信号的公布，进一步的说明市场上股价走势正在转为弱势，这时投资者经常会进行在适当的时候卖出，但是如果这个股价在0值附近处于窄幅横盘波动时，该卖点失效。

       当这个ROC与指标均线形成高位死叉的时候，就是卖出信号的出现，这时一般是表示股价会在短期内进行涨幅的巨大，但是这个是随时会下降回落的投资者应该注意谨慎这种情况。

全面梳理：准确率,精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1

       二分类问题的结果有四种：

       逻辑在于，你的预测是positive-1和negative-0，true和false描述你本次预测的对错

       true positive-TP：预测为1，预测正确即实际1

       false positive-FP：预测为1，预测错误即实际0

       true negative-TN：预测为0，预测正确即实际0

       false negative-FN：预测为0，预测错误即实际1

       混淆矩阵

       直观呈现以上四种情况的样本数

       准确率accuracy

       正确分类的样本/总样本：(TP+TN)/(ALL)

       在不平衡分类问题中难以准确度量：比如%的正样本只需全部预测为正即可获得%准确率

       精确率查准率precision

       TP/(TP+FP)：在你预测为1的样本中实际为1的概率

       查准率在检索系统中：检出的相关文献与检出的全部文献的百分比，衡量检索的信噪比

       召回率查全率recall

       TP/(TP+FN)：在实际为1的样本中你预测为1的概率

       查全率在检索系统中：检出的相关文献与全部相关文献的百分比，衡量检索的覆盖率

       实际的二分类中，positive-1标签可以代表健康也可以代表生病，但一般作为positive-1的指标指的是你更关注的样本表现，比如“是垃圾邮件”“是阳性肿瘤”“将要发生地震”。

       因此在肿瘤判断和地震预测等场景：

       要求模型有更高的召回率recall，是个地震你就都得给我揪出来不能放过

       在垃圾邮件判断等场景：

       要求模型有更高的精确率precision，你给我放进回收站里的可都得确定是垃圾，千万不能有正常邮件啊

       ROC

       常被用来评价一个二值分类器的优劣

       ROC曲线的横坐标为false positive rate（FPR）：FP/(FP+TN)

       假阳性率，即实际无病，但根据筛检被判为有病的百分比。

       在实际为0的样本中你预测为1的概率

       纵坐标为true positive rate（TPR）：TP/(TP+FN)

       真阳性率，即实际有病，但根据筛检被判为有病的百分比。

       在实际为1的样本中你预测为1的概率，此处即召回率查全率recall

       接下来我们考虑ROC曲线图中的四个点和一条线。

       第一个点，(0,1)，即FPR=0,TPR=1，这意味着无病的没有被误判，有病的都全部检测到，这是一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。

       第二个点，(1,0)，即FPR=1，TPR=0，类似地分析可以发现这是一个最糟糕的分类器，因为它成功避开了所有的正确答案。

       第三个点，(0,0)，即FPR=TPR=0，即FP（false positive）=TP（true positive）=0，没病的没有被误判但有病的全都没被检测到，即全部选0

       类似的，第四个点（1,1），分类器实际上预测所有的样本都为1。

       经过以上的分析可得到：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。

       ROC是如何画出来的

       分类器有概率输出，%常被作为阈值点，但基于不同的场景，可以通过控制概率输出的阈值来改变预测的标签，这样不同的阈值会得到不同的FPR和TPR。

       从0%-%之间选取任意细度的阈值分别获得FPR和TPR，对应在图中，得到的ROC曲线，阈值的细度控制了曲线的阶梯程度或平滑程度。

       一个没有过拟合的二分类器的ROC应该是梯度均匀的，如图紫线

       ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。而Precision-Recall曲线会变化剧烈，故ROC经常被使用。

       AUC

       AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，完全随机的二分类器的AUC为0.5，虽然在不同的阈值下有不同的FPR和TPR，但相对面积更大，更靠近左上角的曲线代表着一个更加稳健的二分类器。

       同时针对每一个分类器的ROC曲线，又能找到一个最佳的概率切分点使得自己关注的指标达到最佳水平。

       AUC的排序本质

       大部分分类器的输出是概率输出，如果要计算准确率，需要先把概率转化成类别，就需要手动设置一个阈值，而这个超参数的确定会对优化指标的计算产生过于敏感的影响

       AUC从Mann–Whitney U statistic的角度来解释：随机从标签为1和标签为0的样本集中分别随机选择两个样本，同时分类器会输出两样本为1的概率，那么我们认为分类器对“标签1样本的预测概率>对标签0样本的预测概率 ”的概率等价于AUC。

       因而AUC反应的是分类器对样本的排序能力，这样也可以理解AUC对不平衡样本不敏感的原因了。

       作为优化目标的各类指标

       最常用的分类器优化及评价指标是AUC和logloss，最主要的原因是：不同于accuracy，precision等，这两个指标不需要将概率输出转化为类别，而是可以直接使用概率进行计算。

       顺便贴上logloss的公式

       F1

       F1兼顾了分类模型的准确率和召回率，可以看作是模型准确率和召回率的调和平均数，最大值是1，最小值是0。

       额外补充AUC为优化目标的模型融合手段rank_avg：

       在拍拍贷风控比赛中，印象中一个前排队伍基于AUC的排序本质，使用rank_avg融合了最后的几个基础模型。

       rank_avg这种融合方法适合排序评估指标，比如auc之类的

       其中weight_i为该模型权重，权重为1表示平均融合

       rank_i表示样本的升序排名 ，也就是越靠前的样本融合后也越靠前

       能较快的利用排名融合多个模型之间的差异，而不用去加权样本的概率值融合

       贴一段源码：

       M为正类样本的数目，N为负类样本的数目，rank为分类器给出的排名。

       可以发现整个计算过程中连直接的概率输出值都不需要，仅关心相对排名，所以只要保证submit的那一组输出的rank是有意义的即可，并不一定需要必须输出概率。