TPR,表格数据中指的是什么意思呀?

1、TPR表示热塑性橡胶，也用于表示教学法、监控系统、寄存器、总电阻和移动游戏。TPR又称直接式沟通教学法、完全生理反应理论等。TPR教学法是由美国著名心理学家詹姆斯·阿士尔（Dr. James J. Asher）提出，其理论基础是，幼儿学习语言时，听说促进了语言和书面表达能力的提高。

数据分析-评估指标(F1score和ROC曲线)

1、机器学习模型的性能评估主要通过一系列指标进行，其中最重要的是准确率、精确率、召回率、F1-Score以及ROC曲线。准确率虽然直观，但对类别不平衡数据不敏感，尤其在正负样本严重失衡时，需结合其他指标。

2、如果医生全部诊断正确，Precision和Recall均为1，漏诊率FNR和误诊率FPR均为0，准确率和F1 Score均为1。最后，ROC（Receiver Operating Characteristic）源于信号检测理论，用于分析二分类模型，主要体现在ROC曲线。调整分类器阈值得到一个经过（0， 0）和（1， 1）的曲线。曲线越靠近左上角越好。

3、F1-score（F1值）： 精确率和召回率的调和平均数，它平衡了误报和漏报，适合需要综合考虑准确性和完整性的情况。ROC-AUC与PR-AUC： 评估模型分类能力的图形化指标，ROC曲线下的面积（AUC）越大，表示模型区分正负样本的能力越强。PR曲线同样关注Precision和Recall，高AUC表明模型在不同阈值下表现稳定。

今日分享:Origin分峰教程,可以用于XPS,NMR,TPD等检测中的分峰拟合...

1、首先，打开Origin软件，直接导入txt数据，或复制粘贴到数据框中。选择数据，创建折线图。然后，点击分析，进入峰值及基线，选择峰分析，开始引导程序。根据数据特性，选择峰拟合模式，如XPS模式，或选择用户自定义进行个性化设置。

2、首先，导入前期的数据，制作基本曲线图像。接着，点击Analysis菜单，选择Peaks and Baseline，然后进入Peak Analyzer，选择Open dialog...，打开Peak Analyzer窗口。在Peak Analyzer中，选择Goal-Fit Peaks（Pro），目标设为Fit Peak（Pro），然后进入Baseline Mode。

3、在拟合修正模块，选择“Statistical”权重方法，对每个峰的参数进行迭代计算。观察拟合效果，若红线与黑线重合效果令人满意，点击“Fit”预览。最终，点击“Finish”生成峰分析报告。在完成报告后，通过美化图表，达到专业且易于理解的视觉效果。至此，峰处理教程告一段落，包含基线扣除与分峰拟合的关键步骤。