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Precision, Recall的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊
Precision, Recall的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦施威銘研究室寫的 跨領域學 Python：資料科學基礎養成 和Tuck, Lily的 Heathcliff Redux: A Novella and Stories都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Inconsistant Accuracy , Precision , Recall and F1 Score也說明：I'm attempting to calculate Precision, Recall, and F1 score, but I see NaN in my calculations. Could you please assist me in resolving a ...
這兩本書分別來自旗標 和所出版 。
靜宜大學 財務工程學系 傅信豪所指導 胡心瑋的 考量公司治理與借貸關係之違約預測模型 -以台灣電子產業為例 （2021），提出Precision, Recall關鍵因素是什麼，來自於公司治理、銀行往來關係、財務危機、決策樹。
而第二篇論文國立中正大學 會計與資訊科技碩士在職專班 許育峯所指導 洪郁翔的 一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型 （2021），提出因為有 自動選股模型、投資策略、分群演算法、特徵選取、樣本選取的重點而找出了 Precision, Recall的解答。
最後網站Precision-Recall-Gain Curves: PR Analysis ... - NIPS papers則補充：Authors. Peter Flach, Meelis Kull. Abstract. Precision-Recall analysis abounds in applications of binary classification where true negatives do not add ...
跨領域學 Python：資料科學基礎養成
為了解決Precision, Recall 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
我又不是程式設計師, 為什麼逼我寫程式？學 Python 到底要幹嘛？ 大家都說要學，可是到底有沒有 Python 這麼好用的八卦啊？ █ 全民 AI 時代來臨, 資料科學順勢崛起 身在數位新世代, 任何行業都會接觸到龐大的資料, 而 Python 正是當今最常用的大數據 (Big Data) 處理工具。考慮到世界各國紛紛搶著將程式語言列入正規教育體系、台灣在 108 年度高中課綱跟進, 資料科學 (data science) 與機器學習 (machine learning) 又成為時下最搶手的新興行業, 學 Python 已經蔚為全民運動。 再不學
Python, 你將喪失競爭力, 等著淪為昨日黃花！ █ 對未來徬徨的文科生, 也能靠程式培養斜槓好本事 為什麼學程式一定要數學好、懂理論？大學修過的計概、微積分或統計早就忘光光了, 怎麼辦？ 學 Python 絕非理科系學生的專利, 任何人都能輕鬆學會並運用 Python。用 Python 處理資料絕對出乎你意料地容易──無須高深技術或數學知識, 只需撰寫短短幾行程式碼, 便能輕鬆獲得統計數據和繪製圖表。一旦學會程式／資料科學技能, 再與你自身科系的知識及專長結合, 便能創造出獨一無二的跨領域價值, 大大提升就業前景、不怕畢業即失業！ █ 從做中學, 零程式基礎也保證
學得會 從 Python 的基本語法與重要基礎觀念, 到使用 Python 抓取報表、分析資料關聯、預測資料趨勢、繪製各種圖表, 甚至看似艱深、實際上簡單易用的機器學習模型...在耳聞已久的神秘面紗底下, 透過這本書引進門, 各位將發現使用 Python 來運用這些工具, 居然是如此簡單。 本書由同樣文科系出身的資深程式學習者操刀, 跳脫電腦書過去沉悶無趣的印象, 改以輕鬆又不失幽默的筆法、簡單但超實用的範例, 一步步帶各位體驗 Python 語言及資料科學的驚人威力。 學 Python 從未如此簡單──你到底還在等什麼？ 本書特色 ★ 以易讀、高親和力的方式講解 Py
thon 語言 (變數、邏輯判斷、迴圈、資料結構、函式...等) 及資料科學套件, 超級零基礎文科生也學得會, 從第一頁就有感！ ★ 用簡單套件打好資料科學基礎, 零基礎、高效率處理好大量資料, 包括：NumPy、Pandas、matplotlib、seaborn、scikit-learn、requests 等熱門套件。 ★ 還不知道學 Python 能做什麼嗎？本書用極短程式碼完成超實用範例, 包括：整理報表、統計試算、繪製圖表、爬取網頁、預測分析、機器學習...等等。 ★ 大數據時代必備的資料科學基礎, 從基礎統計學到機器學習, 你將快速搞懂像是中位數、四分位數、變異數、
標準差、直方圖 (histogram)、箱型圖 (box plot)、相關係數 (correlation coefficient)、決定係數 (R2)、精準率與召回率 (Precision/Recall)、線性迴歸 (linear regression)、K-近鄰 (KNN)、邏輯斯迴歸 (Logistic Regression)、支援向量機 (SVM)、主成分分析 (PCA)、標籤 (labels)、特徵 (features)、分類器 (classifier)、標準化 (standardization)、降維 (dimension reduction)... ★ 特別附贈 Bonus：
線上即時更新的 Jupyter Notebook 和 Anaconda 安裝操作手冊
考量公司治理與借貸關係之違約預測模型 -以台灣電子產業為例
為了解決Precision, Recall 的問題，作者胡心瑋 這樣論述：
隨著企業全球化競爭日益激烈，市場波動對企業營運影響甚鉅，尤其更不可輕忽財務危機之發生。本研究主要是探討納入銀行的相關變數，與單純只有公司治理變數所建立的預測模型之間的差異，樣本是從台灣經濟新報(Taiwan Economic Journal, TEJ)抓取2013年到2019年上市電子公司為研究對象，並以季資料為主，採1:1的配對原則方法篩選出共計有40家財務危機公司及配對40家財務正常公司，結合公司治理變數與銀行借貸關係變數透過決策樹進行分析。研究流程先觀察只考慮公司治理變數之危機預警模型結果為何，包括預測準確率、精確率以及召回率是否有別於加入銀行變數之危機預警模型。研究結果顯示，加入銀行
變數後其準確率、精確率以及召回率都有提升，尤其是在危機發生前兩季公司治理變數加入銀行相關變數後，其召回率提升至90%以上，故除了公司治理變數外，銀行相關變數確實為預測公司是否發生財務危機之關鍵因子。
Heathcliff Redux: A Novella and Stories
為了解決Precision, Recall 的問題，作者Tuck, Lily 這樣論述：
A provocative and haunting new collection from critically acclaimed writer Lily Tuck, Heathcliff Redux, A Novella and Stories explores, with cool precision, the hidden dynamics and unspoken conflicts at the heart of human relationships. In the novella, a married woman reads Wuthering Heights at the
same time that she falls under the erotic and destructive spell of her own Heathcliff. In the stories that follow, a single photograph illuminates the intricate web of connections between friends at an Italian caf ; a forgotten act of violence in New York's Carl Schurz Park returns to haunt the pre
sent; and a woman is prompted by a flurry of mysterious emails to recall her time as a member of the infamous Rajneesh cult. With keen psychological insight and delicate restraint, Heathcliff Redux, A Novella and Stories pries open the desires, doubts, and secret motives of its characters and expos
es their vulnerabilities to the light. Sharp and unflinching, the novella and stories together form an exquisitely crafted collection from one of our most treasured, award-winning writers. LILY TUCK is the author of seven novels: Sisters; The Double Life of Liliane; I Married You for Happiness; In
terviewing Matisse or the Woman Who Died Standing Up; The Woman Who Walked on Water; Siam or the Woman Who Shot a Man, nominated for the PEN/Faulkner Award; The News from Paraguay, winner of the National Book Award; the short-story collections The House at Belle Fontaine and Limbo, and Other Places
I Have Lived; and the biography Woman of Rome: A Life of Elsa Morante.
一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型
為了解決Precision, Recall 的問題，作者洪郁翔 這樣論述：
本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple
K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（
Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。