二分类模型性能评价（R语言，logistic回归，R OC曲线，lift曲线，lorenz曲线）
解决分类问题有多种思路，包括应用支持向量机、决策树等算法。还有一种较常规的做法是采用广义线性回归中的logistic回归或probit回归。广义线性回归是探索“响应变量的期望”与“自变量”的关系，以实现对非线性关系的某种拟合。这里面涉及到一个“连接函数”和一个“误差函数”，“响应变量的期望”经过连接函数作用后，与“自变量”存在线性关系。选取不同的“连接函数”与“误差函数”可以构造不同的广义回归模型。当误差函数取“二项分布”而连接函数取“logit函数”时，就是常见的“logistic回归模型”，在0-1响应的问题中得到了大量的应用。
logistic回归的公式可以表示为：
其中P是响应变量取1的概率，在0-1变量的情形中，这个概率就等于响应变量的期望。
这个公式也可以写成：
可以看出，logistic回归是对0-1响应变量的期望做logit变换，然后与自变量做线性回归。参数估计采用极大似然估计，显著性检验采用似然比检验。
建立模型并根据AIC准则选择模型后，可以对未知数据集进行预测，从而实现分类。模型预测的结果是得到每一个样本的响应变量取1的概率，为了得到分类结果，需要设定一个阈值p0——当p大于p0时，认为该样本的响应变量为1，否则为0。阈值大小对模型的预测效果有较大影响，需要进一步考虑。首先必须明确模型预测效果的评价指标。
对于0-1变量的二分类问题，分类的最终结果可以用表格表示为：
其中，d是“实际为1而预测为1”的样本个数，c是“实际为1而预测为0”的样本个数，其余依此类推。
显然地，主对角线所占的比重越大，则预测效果越佳，这也是一个基本的评价指标——总体准确率(a+d)/(a+b+c+d)。
通常将上述矩阵称为“分类矩阵”。一般情况下，我们比较关注响应变量取1的情形，将其称为Positive（正例），而将响应变量取0的情形称为Negative（负例）。常见的例子包括生物实验的响应、营销推广的响应以及信用评分中的违约等等。针对不同的问题与目的，我们通常采用ROC曲线与lift曲线作为评价logistic回归模型的指标。
一、ROC曲线
正因为我们比较关注正例的情形，所以设置了两个相应的指标：TPR与FPR。TPR：True Positive Rate，将实际的1正确地预测为1的概率，d/(c+d)。FPR：False Positive Rate，将实际的0错误地预测为1的概率，b/(a+b)。TPR也称为Sensitivity（即生物统计学中的敏感度），在这里也可以称为“正例的覆盖率”——将实际为1的样本数找出来的概率。覆盖率是重要的指标，例如若分类的目标是找出潜在的劣质客户（响应变量取值为1），则覆盖率越大表示越多的劣质客户被找出。
类似地，1-FPR其实就是“负例的覆盖率”，也就是把负例正确地识别为负例的概率。
TPR与FPR相互影响，而我们希望能够使TPR尽量地大，而FPR尽量地小。影响TPR与FPR的重要因素就是上文提到的“阈值”。当阈值为0时，所有的样本都被预测为正例，因此TPR=1，而FPR=1。此时的FPR过大，无法实现分类的效果。随着阈值逐渐增大，被预测为正例的样本数逐渐减少，TPR和FPR 各自减小，当阈值增大至1时，没有样本被预测为正例，此时TPR=0，FPR=0。
由上述变化过程可以看出，TPR与FPR存在同方向变化的关系（这种关系一般是非线性的），即，为了提升TPR（通过降低阈值），意味着FPR也将得到提升，两者之间存在类似相互制约的关系。我们希望能够在牺牲较少FPR的基础上尽可能地提高TPR，由此画出了ROC曲线。
ROC曲线的全称为“接受者操作特性曲线”（receiver operating characteristic），其基本形式为：
当预测效果较好时，ROC曲线凸向左上角的顶点。平移图中对角线，与ROC
曲线相切，可以得到TPR较大而FPR较小的点。模型效果越好，则ROC曲线越远离对角线，极端的情形是ROC曲线经过（0，1）点，即将正例全部预测为正例而将负例全部预测为负例。ROC曲线下的面积可以定量地评价模型的效果，记作AUC，AUC越大则模型效果越好。
由于ROC曲线描述了在TPR与FPR之间的取舍，因此我一般将其理解为投入产出曲线，receive of cost。（事实上我理解错了。相对而言lorenz曲线更适合这个名字。当然啦其实FPR可以理解为另一种cost。2010.10.15）
当我们分类的目标是将正例识别出来时（例如识别有违约倾向的信用卡客户），我们关注TPR，此时ROC曲线是评价模型效果的准绳。
二、lift曲线
在营销推广活动（例如DM信）中，我们的首要目标并不是尽可能多地找出那些潜在客户，而是提高客户的响应率。客户响应率是影响投入产出比的重要因素。此时，我们关注的不再是TPR（覆盖率），而是另一个指标：命中率。
回顾前面介绍的分类矩阵，正例的命中率是指预测为正例的样本中的真实正例的比例，即d/(b+d)，一般记作PV。
在不使用模型的情况下，我们用先验概率估计正例的比例，即(c+d)/(a+b+c+d)，可以记为k。
定义提升值lift=PV/k。
lift揭示了logistic模型的效果。例如，若经验告诉我们10000个消费者中有1000个是我们的潜在客户，则我们向这10000个消费者发放传单的效率是10%（即客户的响应率是10%），k=(c+d)/(a+b+c+d)=10%。通过对这10000个消费者进行研究，建立logistic回归模型进行分类，我们得到有可能比较积极的1000个消费者，b+d=1000。如果此时这1000个消费者中有300个是我们的潜在客户，d=300，则命中率PV为30%。
此时，我们的提升值lift=30%/10%=3，客户的响应率提升至原先的三倍，提高了投入产出比。
为了画lift图，需要定义一个新的概念depth深度，这是预测为正例的比例，(b+d)/(a+b+c+d)。
与ROC曲线中的TPR和FPR相同，lift和depth也都受到阈值的影响。
当阈值为0时，所有的样本都被预测为正例，因此depth=1，而
PV=d/(b+d)=(0+d)/(0+b+0+d)=k，于是lift=1，模型未起提升作用。随着阈值逐渐增大，被预测为正例的样本数逐渐减少，depth减小，而较少的预测正例样本中的真实正例比例逐渐增大。当阈值增大至1时，没有样本被预测为正例，此时depth=0，而lift=0/0。
由此可见，lift与depth存在相反方向变化的关系。在此基础上作出lift图：
与ROC曲线不同，lift曲线凸向（0，1）点。我们希望在尽量大的depth下得到尽量大的lift（当然要大于1），也就是说这条曲线的右半部分应该尽量陡峭。
至此，我们对ROC曲线和lift曲线进行了描述。这两个指标都能够评价logistic 回归模型的效果，只是分别适用于不同的问题：
如果是类似信用评分的问题，希望能够尽可能完全地识别出那些有违约风险的客户（不使一人漏网），我们需要考虑尽量增大TPR（覆盖率），同时减小FPR （减少误杀），因此选择ROC曲线及相应的AUC作为指标；
如果是做类似数据库精确营销的项目，希望能够通过对全体消费者的分类而得到具有较高响应率的客户群，从而提高投入产出比，我们需要考虑尽量提高lift（提升度），同时depth不能太小（如果只给一个消费者发放传单，虽然响应率较大，却无法得到足够多的响应），因此选择lift曲线作为指标。
第28卷 第11期2005年11月 计 算 机 学 报 CH INESE JOURNA L OF COM PU TERS V ol.28N o.11 No v.2005 收稿日期:2004-09-01;修改稿收到日期:2005-05-08.沈绪榜,男,1933年生,中国科学院院士,博士生导师,长期从事嵌入式计算机及其国产芯片实现的研究工作.张发存,男,博士,副教授,研究方向为嵌入式计算机系统结构.冯国臣,男,1975年生,博士研究生,研究方向为嵌入式计算机系统结构.车德亮,男,1975年生,博士研究生,研究方向为嵌入式计算机系统结构.王 光,男,1973年生,博士研究生,嵌入式计算机系统结构. 计算机体系结构的分类模型 沈绪榜1) 张发存 1),2) 冯国臣1) 车得亮1) 王 光 1) 1)(西安微电子技术研究所 西安 710054) 2) (西安理工大学计算机学院 西安 710048) 摘 要 根据计算机体系结构的发展,以指令流(instruction st ream)计算、数据流(data stream )计算与构令流(config ur atio n str eam)计算的概念为基础,提出了一种新的计算机体系结构的分类模型.关键词 指令流;数据流;构令流;软件;构件;流件;体系结构中图法分类号T P 302 The Classification Model of Computer Architectures SHEN Xu -Bang 1) ZH AN G Fa -Cun 1),2) FENG Guo -Chen 1) CH E De -Liang 1) WANG Guang 1) 1) (X i c an M icroelectronic T echnique Institute ,X i c an 710054)2)(S chool of Compu ter ,X i c an Univ ersity of T ech nology ,X i c an 710048) Abstract A ccording to the dev elo pment o f computer architectures,on the basis o f the concept of Instruction Str eam co mputation,Data Stream computation and Co nfiguration Str eam co mputa -tion,this paper proposes a new classification m odel of co mputer architectures. Keywords instruction stream;data stream;co nfiguratio n stream;so ftw are;configw are;flow -w are;ar chitecture 1 引 言 从制造技术上讲,芯片的集成度是按摩尔定律成指数增长的,摩尔定律不是一个物理定律,而是一个经营管理的规律,目前已成为IC 业制定规划的标准,只有达到这个标准,才能实现计算能力不变时,微处理器的价格和体积每18个月能减小1倍的目标.从设计技术上讲,芯片集成度的不断提高,促进了可重用的芯片实现形式的不断发展变化.如何改变和重新定义计算硬件的性质,这不但会影响软件和硬件的计算平台,而且也会影响计算机的应用领域.在多媒体、无线通信、数据通信与许多其它的嵌入式应用领域中,为了满足标准的不断更新和多标 准操作所带来的高吞吐量和超低功耗要求,可重构 计算技术成了当前的研究热点. 重构计算已经为硬件设计开辟了一个新天地,可能导致计算/逻辑0的一次革命.硬件重构不仅能加快程序执行,而且也能调整计算平台.为了尽可能地降低可重构性的开销,设计者必须从硬件与软件两个方面考虑计算任务的优化划分,寻找可重构性与性能之间的平衡.人们估计到2010年,90%以上的程序设计者都将是从事嵌入式系统的程序设计的,那时,可重构计算也将是程序设计者必须具备的基础知识之一. 可重构计算技术的发展,使计算机不仅有传统的基于指令流计算的体系结构和基于数据流计算的体系结构,而且有基于构令流的体系结构.所以,为
如何评判培训目标的达成，分析培训是否给受训者带来知识的改变和能力的提升，最终给企业和社会带来效益，企业培训效果评估管理在现代企业中日益凸显其重要性。 多模式的企业培训效果评估 企业培训效果评估管理是指收集企业和受训者从培训当中获得的收益情况，以衡量培训是否有效的过程。培训效果评估通过不同的测量工具评价培训目标的达程度，并据此判断培训的有效性以作为未来举办类似培训活动时的参考。其目的是便于企业在选择、调整各种培训活动以及判断价值的时候做出更明智的抉择。培训效果评估产生于上世纪50年代，经过半个多世纪的发展，经历了从定性评估到定量评估、分层次评估到分阶段评估等阶段，在这里笔者介绍二种类型的评估模式。 分层次评估模式 分层次评估模式主要有柯克帕特里克（Kirkpatrick）的四层次企业培训评估模型、考夫曼（Kaufman）的五层次评估模型、菲力普斯（Phillips）的五级投资回报率（ROI）模型等。 柯克帕特里克模型是迄今为止国内外运用最广泛的模型。由威斯康星大学教授唐纳德?柯克帕特里克于1959年提出来的，他按照评估的深度和难度递进的顺序将培训效果分为4个层次：反应层、学习层、行为层和结果层。 反应层即受训人员对培训项目的反应和评价，是培训效果评估中的最低层次。它包括对培训师、培训管理过程、测试过程、课程材料、课程结构的满意等。 学习层该层次的评估反映受训者对培训内容的掌握程度，主要测定学员对培训的知识、态度与技能方面的了解与吸收程度等。 行为层行为层是测量在培训项目中所学习的技能和知识的转化程度，学员的工作行为有没有得到改善。这方面的评估可以通过学员的上级、下属、同事和学员本人对接受培训前后的行为变化进行评价。 结果层它用来评估上述（反应、学习、行为）变化对组织发展带来的可见的和积极的作用。此阶段的评估上升到组织的高度，但评估需要的费用、时间、难度都是最大的，是培训效果评估的难点。 考夫曼（Kaufman）扩展了柯克帕特里克的四层次模型，他认为培训能否成功，培训前的各种资源的获得至关重要，因而应该在模型中加上这一层次的评估。他认为，培训所产生的效果不仅仅对本组织有益，它最终会作用于组织所处的环境，从而给组织带来效益。因而他加上了第五个层次，即评估社会和客户的反应。
分类器的动态选择与循环集成方法 郝红卫;王志彬;殷绪成;陈志强 【期刊名称】《自动化学报》 【年(卷),期】2011(037)011 【摘要】In order to deal with the problems of low efficiency and inflexibility for selecting the optimal subset and combining classifiers in multiple classifier systems, a new method of dynamic selection and circulating combination (DSCC) is proposed. This method dynamically selects the optimal subset with high accuracy for combination based on the complementarity of different classification models. The number of classifiers in the selected subset can be adaptively changed according to the complexity of the objects. Circulating combination is realized according to the confidence of classifiers. The experimental results of handwritten digit recognition show that the proposed method is more flexible, efficient and accurate comparing to other classifier selection methods.%针对多分类器系统设计中最优子集选择效率低下、集成方法缺乏灵活性等问题,提出了分类器的动态选择与循环集成方法(Dynamic selection and circulating combination,DSCC).该方法利用不同分类器模型之间的互补性,动态选择出对目标有较高识别率的分类器组合,使参与集成的分类器数量能够随识别目标的复杂程度而自适应地变化,并根据可信度实现系统的循环集成.在手写体数字识别实验中,与其他常用的分类器选择方法相比,所提出的方法灵活高效,识别率更高.
评价指标模型方法-模型的评价 评分模型的评价指标 【摘要】如何评价一个评分模型的判别能力，一般在统计上用ROC、CAP、K-S统计量、GINI系数统计量等图形工具或统计指标。其中ROC曲线是较受欢迎的，而K-S统计量、GINI系数等和ROC曲线之间有一定的联系。 【关键词】评分模型评价指标 如果把业务上的二分类问题从统计角度理解，都在于寻找一个分类器，这个分类器可能是logistic模型，也可以是多元判别模型，还可以使其它复杂形式的模型。 一、ROC曲线
ROC，英文全称Receiver Operating Curve，翻译成中文，简称受试者工作特征曲线。其在统计实务中应用甚广，尤其应用于处理医学研究中的“正常组”和“异常组”区分建模问题，用于评价分类模型的表现能力。 ROC曲线原理。 要说清楚ROC曲线的原理，我们从一个简单的分类实例问题说起。假如我们有了基于商业银行企业贷款数据建立违约-非违约的业务分类模型，比如说我们是预测的所有样本的违约概率或者信用评级得分，比如信用评级得分，我们获得了关于两类样本的分布图形： 图两类样本的违约率经验分布 1.基本假设 上面的图例可以看成一个基于银行债务人违约率分类的分类器。左边的分布表示历史样本数据中违约者预测得到的违约率的分布；右边的分布相应表示非违约者的分布，其中C点表示决策者做出决断的切分点，对于该点有这样的
经济意义：一旦我们确定了C点，不考虑其他业务处理，的样本被预测为违约者，反之被预测为非谓语这。对于一个固定的Cutoff点，我们可得到一些有实际意义的量化指标： HR=，表示在C点左边，对Defaulters 的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被正确命中的比率，这里H表示被正确预测的违约者的样本个数，ND表示违约样本的总数。 HR=，表示在C点左边，对non-Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被错误预测的比率，这里F表示被错误预测的违约者的样本个数，NND表示非违约样本的总数。 绘制方法 很显然，当我们移动C点的时候，我们得到了一个二维坐标点的集合，FAR，HR|C？缀信用得分区间}这里的FAR，HR是风险管理领域的专用表示方法。将其用统计中的一些概念进行一般化处理，得到：FD==，表示在C点左边
. 三维仿真平台性能指标 4.1 数据要求 支持BMP、GIF、PNG、JPG等格式。 三维模型：支持3DS、DXF、VRML格式。 DEM数据：支持各种矢量等高线数据。 4.2 场景编辑 数据资料采集，包括科学城各栋房屋建筑外立面多角度数码拍照，路面、河流、树木、标志性物体数码拍照等。 图片处理，对外业采集的数字照片进行图片编辑处理，以符合建模标准； 地形建模，基于DEM（数字高程模型）数据和DOM（正射影像图）数据叠加生成地形； 地物建模，用内业处理完毕的数字图片构造地物模型，主要包括建筑物、路面、河流、路灯、花坛等； 可以对地形、模型、二维矢量数据、注记、场景贴图、环境、光源、模型贴图、动态贴图、摄像机等进行编辑处理，生成三维场景；并整体实现模型优化和拼凑。 支持模型库和贴图库管理。 4.3 实时浏览和可视化 实时浏览三维场景。 矢量数据的三维可视化表现。 支持行走，驾驶，飞行，UFO等多种浏览方式。 观察者能从任意角度任意高度观看系统的三维场景。 系统可实现实时随机漫游，漫游的方向和起点完全由用户自己进行选择。 系统可实现从室外漫游到室内漫游的无缝切换。 4.4 数据管理和数据查询 属性数据支持（支持Access、SQL Server、Oracle数据库等）和属性数据查询。 数据条件定位查询，根据查询条件，自动定位目标查询物。 4.5 跨平台 Windows操作系统。 Lunix操作系统。 Unix操作系统。 其它操作系统。 4.6 支持多种格式输出
支持生成高分辨率屏幕图。 可以将实时浏览结果输出成AVI和影像序列。 4.7 面向对象的管理方式 实现场景及路径漫游方式的编辑。 4.8 特效模拟方式的支持 可以对环境进行设置，包括云、雾、能见度等等；也可以实现诸如喷泉效果、旗帜飞扬等效果。
评价模型性能的指标有很多，目前应用最广泛的有准确度，灵敏度，特异性，马修相关系数。首先我们定义以下参数。 表2.1 预测结果的参数定义 符号 名称 描述 TP True position,真阳性 表示阳性样本经过正确分类之后被判为阳性 TN True negative,真阴性 表示阴性样本经过正确分类之后被判为阴性 FP False position,假阳性 表示阴性样本经过错误分类之后被判为阳性 FN False negative,假阴性 表示阳性样本经过错误分类之后被判为阴性 1.准确度：TP TN accuracy TP FP TN FN += +++ 准确度表示算法对真阳性和真阴性样本分类的正确性 2.灵敏度： TP sencitivity TP FN = + 灵敏度表示在分类为阳性的数据中算法对真阳性样本分类的准确度，灵敏度越大表示分类算法对真阳性样本分类越准确。即被正确预测的部分所占比例。 3.特异性：TN specificity TN FP = + 特异性表示在分类为阴性的数据中算法对阴性样本分类的准确度，特异性越大表示分类算法对真阴性样本分类越准确。 4.马修相关系数： MCC = 马修相关系数表示算法结果的可靠性，其值范围为[]1,1?+，当FP 和FN 全为0时，MCC 为1，表示分类的结果完全正确；当TP 和TN 全为0时，MCC 值为－1，表示分类的结果完全错误。 ROC 曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1‐特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC 曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。 ROC 曲线的例子
生物量模型模型评价指标 在Parresol （1999）对生物量模型所做的综述中，推荐了一系列评价模型拟合优度的统计指标，这些指标也可用于不同模型之间的比较。概括起来，用于模型评价和比较的统计指标包括以下7项： 1）确定系数（R 2）：也称为拟合指数，由总平方和（TSS ）和残差平方和（RSS ）计算： R 2＝∑∑---22)(/)?(1y y y y i i i （1-7） 2）估计值的标准误（Standard Error of Estimate ）：根据残差平方和（RSS ）按下式计算： SEE ＝∑--)/()?(2p n y y i i （1-8） 式中p 为模型参数个数。 3）变动系数（Coefficient of Variation ）：根据SEE 按下式计算： CV ＝100)/(?y SEE （1-9） 该项统计指标对模型之间的快速比较非常实用。 4）Furnival 指数：是Furnival （1961）基于正态似然函数提出的，其一般形式为： FI ＝[f ’(Y)]－1*RMSE （1-10） 式中f ’(Y)是因变量的偏导数，括号表示几何平均，而RMSE （Root Mean Square Error ）是拟合方程的均方根误差。指数值FI 一般用于不同因变量形式的模型之间的比较（Jayaraman 1999；Samalca 2007）。 5）平均百分标准误（Mean Percent Standard Error ）：根据每一个估计值的残差按下式计算： MPSE ＝∑=?-n i i i i y y y n 1 100?/?1 （1-11） 平均百分标准误的期望值为0，所以MPSE 越小表示模型越精确。 6）百分误差（Percent Error ）：其计算公式为：
2018年4月图 学 学 报 April2018第39卷第2期JOURNAL OF GRAPHICS V ol.39No.2一种数据增强和多模型集成的细粒度分类算法 蒋杰，熊昌镇 (北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室，北京 100144) 摘要：针对解决数据缺少和单个卷积网络模型性能的限制造成细粒度分类准确率不高的问题，提出了一种数据增强和多模型集成融合的分类算法。首先通过镜像、旋转、多尺度缩放、高斯噪声、随机剪切和色彩增强6种变换对CompCars数据集进行增强处理，然后采用差异化采样数据集的方法训练CaffeNet、VGG16和GoogleNet 3种差异化的网络。然后采用多重集成的方法集成多种模型的输出结果。实验中测试网络结构在不同数据增强算法和不同模型集成下的分类结果。模型集成的分类准确率达到94.9%，比最好的单GoogleNet模型的分类精确率提高了9.2个百分点。实验结果表明该算法可以有效地提高分类的准确率。 关键词：细粒度分类；数据增强；卷积网络；集成学习 中图分类号：TP 391 DOI：10.11996/JG.j.2095-302X.2018020244 文献标识码：A 文章编号：2095-302X(2018)02-0244-07 Data Augmentation with Multi-Model Ensemble for Fine-Grained Category Classification JIANG Jie, XIONG Changzhen (Beijing Key Laboratory of Urban Intelligent Control, North China University of Technology, Beijing 100144, China) Abstract: In order to solve low classification precision caused by the lack of training data or the classification performance constraint of single convolutional network model, a fine-grained category classification algorithm based on data augmentation and multi-model ensemble is proposed. Firstly, the paper designs a variety of data augmentation methods to increase the number of pictures in CompCars dataset, including mirroring, rotation, multiscale scaling, Gaussian noise, random cropping and color enhancement. Then 3 differentiated models, CaffeNet, VGG16 and GoogleNet, are trained using the constructed differentiated dataset by different data sampling. A multi-layer ensemble learning method is used to integrate multi-model’s classification results. The experimental results show the fine-grained classification of the differentiated convolution network trained on the different datasets generated by the different data augmentation method. The experiment also shows the classification results of multi-model ensemble with different ensemble strategy. The final classification precision of multi-model ensemble is 94.9%. Compared with the best single model GoogleNet, the classification precision is increased 9.2%. The results verify the effectives of proposed algorithm. Keywords: fine-grained category classification; data augmentation; convolutional network; ensemble learning 基金项目：国家重点研发计划资助项目(2016YFB1200402)；北京市教委科技创新服务能力建设项目(PXM2017-014212-000033，PXM2017-014212-000031) 第一作者：蒋杰(1990–)，男，湖南永州人，硕士研究生。主要研究方向为机器学习、图像与视觉信息计算。E-mail：614903520@https://www.doczj.com/doc/f67923869.html, 通信作者：熊昌镇(1979–)，男，福建三明人，副教授，博士。主要研究方向为视频分析、机器学习。E-mail：xczkiong@https://www.doczj.com/doc/f67923869.html,
优秀项目经理五大模型79条评估标准
02 优秀项目经理必备9大能力 一、良好的法律、法规和依法履约的意识 物业项目经理作为项目管理第一负责人，必须全面掌握国家颁布并实施的法律、法规以及地方政府的一些实施细则，如《物业管理条列》、《住宅室装饰、装修管理办法》、《物业收费管理办法》、《贯彻落实全国物业管理条件的实施意见》等一系列指令性文件。只有熟练掌握了这些法律、法规，才能使物业管理工作有法有据、有条不紊地展开；同时，物业项目经理也必须掌握物业管理公司与开发商签订的《前期物业服务合同》、与业主签订的《前期物业管理服务协议》或与业委会签订的《物业服务合同》，明确掌握合同所规定的权利和义务，以及收费标准、期限、时间等一系列条款，这样才便于今后开展各项物业实务操作。做到有法可依。 二、良好的沟通和服务能力 住宅物业管理面对社会方方面面的监督检查，如街道、社区、派出所、房管处、规划局，以及城管、交警、消防、环保、绿化等部门。所有这些公共关系都需要物业项目经理必须具备一定的亲和力，以沟通协调各方面关系的能力。即便是一方面关系的僵化，都会产生各种各样的后果，给物业管理处的正常运作带来麻烦，而物业项目经理与广大业主和员工的及时沟通，则更有利于化解各种矛盾、解决各类问题、树立管理处主任的威信，便于物业管理各项工作的顺利开展。客户服务周全。服务是永恒的主题，物业主任应树立“永远想在业主前面”的思想，认真观察、了解业主（客户）的实际和潜在需求，延伸
和拓展服务项目，确保服务容的多样性，提升业主（客户）的生活品质和满意度。 三、优秀的品德、良好的敬业精神 “满足广大业主服务需求”应视作一个管理处主任的最高目标。就目前现状来说，物业项目经理应该是一个苦差事，不仅要具备良好的素质，而且还必须要有敬业奉献精神，要有吃苦在前、享受在后、“先天下之忧而忧”的精神。要使物业日常管理能够正常运作，还需要考虑和预见本管理处所辖围的人和事，防患于未燃，这就需要一个物业项目经理全身心投入，例如手机必须保证24小时开机；遇到突发的紧急事件而下属不能处理时，物业项目经理不管风吹雨打，必须赶到现场亲自处理。要有模者的姿态领导。物业经理必须身先士卒，模遵守和执行公司各项规章、标准和程序，忠于企业，勇于承担责任，不推诿、不退缩，充分发挥好“头狼”的作用。 四、良好的组织协调能力和管理能力 一个物业管理处必是由一个团队组成，其人员包括客服管家、保安人员、维修人员、保洁人员。一个物业管理处少则十几个人，多则上百个人，要把这些来自五湖四海的性格、喜好、文化层次均不同的员工，揉合成一个理念一致、步伐一致、全心全意为广大业主服务的团队，需要项目经理付出极大的心血来精心浇铸。如果没有一定的组织协调能力，那么结果是可想而知的。全面管理，不求精通，但求全面。物业管理行业，外部关联部门多，服务对象差异性大，服务容涉及门类杂，专业性和科技含量广，部管理上员工层次多，行业整体职业素质有待提高，对项目经理的专业知识、管理技能和经验要求比较高。 五、利用物业管理平台的经营意识 现在的物业的管理来说，普遍处于微利、保本或亏损状态（在5年以上的住宅物业小区管理中表现得尤为突出）。同时，物业收费标准及收费率普遍不高，广大业主还普遍存在着“房子是我买的，物业不是我选的，交不交费与我无关”的观点，甚至对服务要求无限多，一旦发现某些物业服务瑕疵或者是房地产开发商遗留的质量问题，均认定为物业服务不到位，从而拒付物业费。因此，作为一个物业项目经理，如果没有良好的经营头脑，那么这个管理处的盈
顾客满意度指数测评模型比较与借鉴 (转载) 中国加入WTO后零售市场进一步开放，随着许多国外大型零售企业，如沃尔玛、家乐福等的陆续进入，我国零售商业效益低下已是不争的事实。目前，越来越多的企业认识到市场竞争的核心是顾客满意，只有赢得顾客，才能赢得市场，获得利润。在2000版ISO9000族标准中，“以顾客为关注焦点”被列为质量管理八项原则之首，强调了对顾客满意度的测评与监控，并将其作为质量管理体系业绩的一项测量指标。可见，如何提高顾客满意度进而提高顾客的忠诚度，是我国各个商业企业应极其关注的问题。 在这种背景下，本文试图提出一个适合于我国商业企业顾客满意度评价的方法，为提升我国商业企业的核心竞争能力提供帮助。 顾客满意度指数测评模型的介绍 顾客满意度是一个经济心理学的概念，要衡量它就必须建立模型，将顾客满意度与一些相关变量（例如价值、质量、投诉行为、忠诚度等）联系起来。顾客满意度指数（Customer Satisfaction Index，CSI）是目前许多国家使用的一种新经济指标，主要用于对经济产出质量进行评价。它也是目前国内质量领域和经济领域一个非常热门而又非常前沿的课题。20世纪90年代以来，许多国家都开展了全国性的顾客满意度指数测评工作，以此来提高本国企业的竞争力。瑞典率先于1989年建立了全国性的顾客满意度指数，即瑞典顾客满意度晴雨表指数（SCSB），此后，美国和欧盟相继建立了各自的顾客满意度指数——美国顾客满意度指数（ACSI，1994）和欧洲顾客满意度指数（ECSI，1999）。另外，新西兰、加拿大等国家和台湾地区也在几个重要的行业建立了顾客满意度指数。 瑞典顾客满意度晴雨表指数（SCSB）模型 从世界范围来看，瑞典SCSB（Sweden Customer Satisfaction Barometer模型是最早建立的全国性顾客满意度指数模型（如图1）。该模型的前导变量有两个：顾客对产品/服务的期望；顾客对产品/服务的价值感知。满意度的结果变量是顾客抱怨和顾客忠诚度，忠诚度是模型中最终的因变量，因为它可以作为顾客保留和企业利润的指示器。
基于人工智能模式下的职业教育教师评价模型研究 1.引言 随着计算机网络技术、移动通信技术、信息处理技术的发展，教与学的模式也在逐步发展，在传统的课堂教学模式的基础上发展了移动教学、幕课、移动情景感知教学等多种教学模式[1-3]，Hong C E、Lawrence S 在 2011 年研究了传统课堂教学具有降低教学成本和学习费用、集中互动等优势，是当前国内外教学采用的主要模式，但不能满足学者教育的时间、地点等诸多需求[4]；Florence Martin 等人在2013 年提出移动教学虽然可以随时随地传送大容量文字、图形、影视等多媒体信息，但是还无法满足视频的实时传输功能[5]。而移动情景感知学习则可以根据学习者当前需求和学者环境及学习设备的变化，快速准确的选择最恰当的教师推荐给学者，实时为学者解决问题[6]，这不仅扩展了学者的时间和空间，同时也扩展了教师的时间和空间，从而学者能够更有效率的受到服务，因此，教师评价成为移动情景感知学习的关键问题。 客观合理的教师评价体系对于建设自身的高效率师资队伍具有重要意义，目前研究人员对评价模型进行了大量研究，常见的评价模型主要有三种：（1）学生打分法评价模型、（2）递阶层次评价模型、（3）模糊综合评价模型。学生打分法对于教师的评价方法简单，易于使用，涉及的不是很全面，准确性不是很高，主观性强[7]；递阶层次评价模型即采用层次分析法，它的计算量是比较大的，要判断矩阵的最大特征和判断矩阵的阶数是否相等去检验判断矩阵是否具有一致性，而且当判断矩阵不一致时则需要通过若干次的调整、检验才能具有一致性，数据量和操作都比较复杂[8]。模糊综合评价模型将一些边界不清、不容易定量的因素定量化，把定性描述和定量分析紧密结合起来，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性的评价，是一种比较适合的教学评价方法[9]；在传统的评价方法中，大都采用定性分析，因而有失客观、公正。衡量广大教师服务质量难以量化，尤其是对于移动情景感知学习来说，学习者无法面对面接触教师，而且教师服务时间、地点都是随机变化，教师服务的内容也随着学习者不同而不同，对于教师来说，服务对象、服务内容随机变化，因而评价因素无法量化，为此，本文提出了基于多级模糊综合评判的教师评价模型，在本文的第 2 节给出了评价模 型，第 3 节给出了模型实施过程及比较。 2.移动情景感知下的教师评价模型 2.1移动情景感知学习下的教师评价因素 在移动情景感知学习环境下，学习者和教师利用移动设备的视频和语音功能建立情景联系，可以更好更快的为学习者提供实时指导服务，从而能够及时准确的帮助学习者分析问题，解决问题。通过移动情景感知学习平台有学者们可以知道：（1）在移动情景感知学习平台环境下，教师通过注册提供教师的职称、职位、业绩、专业、特长、本身的等级否为省市级，以及自身的教学状态是否端正等信息；（2）在服务过程中，系统将记录教师服务的时间、费用、服务次数情况；（3）学习者可以反馈教师的语言组织能力情况和是否可接受情况等信息；（4）学习者可以将教师的服务质量（非常满意、满意、不满意、非常不满意）反馈给系统。由于移动情景感知学习模式下，学者提出的问题需要教师们的快速以及准确的回答，所以就需要教师本身则具备一定的条件。通过专家采访，以及对情景感知学习系统环境的分析，初步选取以下几个指标体系作为教师评价因子，综上所建立教师评价指标体系如表1 所示。
模型的评价 评分模型的评价指标摘要如何评价一个评分模型的判别能力，一般在统计上用ROC、CAP（能力曲线）、K-S统计量、GINI系数统计量等图形工具或统计指标。 其中ROC曲线是较受欢迎的，而K-S统计量、GINI系数等和ROC 曲线之间有一定的联系。 关键词评分模型评价指标如果把业务上的二分类问题（例如信用评分中的好与坏、拒绝与接受）从统计角度理解，都在于寻找一个分类器（classifier），这个分类器可能是logistic模型，也可以是多元判别模型（Edward Altman1968年发展的基于财务指标建立的企业破产识别z得分模型），还可以使其它复杂形式的模型。 一、ROC曲线ROC，英文全称Receiver Operating Curve，翻译成中文，简称受试者工作特征曲线。 其在统计实务中应用甚广，尤其应用于处理医学研究中的正常组和异常组区分建模问题，用于评价分类模型的表现能力。 （一）ROC曲线原理。 要说清楚ROC曲线的原理，我们从一个简单的分类实例问题说起。 假如我们有了基于商业银行企业贷款数据建立违约-非违约的业务分类模型，比如说我们是预测的所有样本的违约概率或者信用评级得分，比如信用评级得分，我们获得了关于两类样本的分布图形：图3.1 两类样本的违约率经验分布 1.基本假设上面的图例可以看成一个基
于银行债务人违约率分类的分类器。 左边的分布表示历史样本数据中违约者预测得到的违约率的分布；右边的分布相应表示非违约者的分布，其中C点表示决策者做出决断的切分点（cutoff），对于该点有这样的经济意义：一旦我们确定了C 点，不考虑其他业务处理，的样本被预测为违约者，反之被预测为非谓语这。 对于一个固定的Cutoff点，我们可得到一些有实际意义的量化指标：HR（C）=，表示在C点左边，对Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被正确命中的比率，这里H（C）表示被正确预测的违约者的样本个数，ND表示违约样本的总数。 HR（C）=，表示在C点左边，对non-Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被错误预测的比率，这里F（C）表示被错误预测的违约者的样本个数，NND表示非违约样本的总数。 2.ROC绘制方法很显然，当我们移动C点的时候，我们得到了一个二维坐标点的集合，FAR（C），HR（RC）|C？缀信用得分区间}这里的FAR（C），HR（C）是风险管理领域的专用表示方法。 将其用统计中的一些概念进行一般化处理，得到：FD（C）==，表示在C点左边违约样本个数，FD（C）表示在C点违约者信用得分的累积概率；FND（C）=FAR（C）则相应表示非违约者信用得分的累积概率；同样我们可得到二维坐标集合{FND（C），（C）|C？缀信用得分区间}。 我们将{FND（C），（C）|C？缀}在xy坐标平面上绘制，就得到了
准确率是最简单的评价指标，公式如下： 但是存在明显的缺陷： 相应地还有错误率：分类错误的样本占总样本的比例。 from sklearn.metrics import accuracy_score
真实情况预测结果正例预测结果反例 反例FP(假正例) TN(真反例) 然后，很容易就得到精准率（P）和召回率（R）的计算公式： 得到 P 和 R 后就可以画出更加直观的P-R 图（P-R 曲线），横坐标为召回率，纵坐标是精准率。绘制方法如下： ?对模型的学习结果进行排序（一般都有一个概率值） ?按照上面的顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次都可以得到一个 P R 值 ?将得到的 P R 值按照 R 为横坐标，P 为纵坐标绘制曲线图。 from typing import List, Tuple import matplotlib.pyplot as plt def get_confusion_matrix( y_pred: List[int], y_true: List[int] ) -> Tuple[int, int, int, int]: length = len(y_pred) assert length == len(y_true) tp, fp, fn, tn = 0, 0, 0, 0 for i in range(length): if y_pred[i] == y_true[i] and y_pred[i] == 1: tp += 1 elif y_pred[i] == y_true[i] and y_pred[i] == 0: tn += 1 elif y_pred[i] == 1 and y_true[i] == 0: fp += 1 elif y_pred[i] == 0 and y_true[i] == 1: fn += 1 return (tp, fp, tn, fn) def calc_p(tp: int, fp: int) -> float: return tp / (tp + fp) def calc_r(tp: int, fn: int) -> float: return tp / (tp + fn) def get_pr_pairs( y_pred_prob: List[float], y_true: List[int] ) -> Tuple[List[int], List[int]]: ps = [1] rs = [0] for prob1 in y_pred_prob: y_pred_i = [] for prob2 in y_pred_prob: if prob2 < prob1: y_pred_i.append(0) else: y_pred_i.append(1)
一、盈利模式 中介平台： 商稿发布： 会员教学： 实体产品：光盘、 餐具销售：贴牌认证 二、发展阶段 初期阶段： 中期阶段： 后期阶段： 三、品牌文化 1、文化定位：为追求高品质生活的食客打造更精致的饮食 2、文化宣言：精致的菜，精致的生活
3、文化内容：本公司的确立的文化是精致文化，我们是要求是以质量为生命，以价格为主
体， 以客户为中心， 以高质量高价格以及良好的服务赢得市场。 立足于新起点， 开创新局面。 本公司的文化定位是为追求高品质生活的食客提供更 “精致” 的饮食的一站式购物平台， “精” 就是精益求精，让食客自己动手的过程中提供高质量的享受，赏心悦目地做菜，产品主要集 中提供高质量的餐具；“致”就是专心致志，提供专门的平台让食客能够专心致志地做菜， 享受自己独立完成地成果， 服务主要集中在开展线下活动。 在饮食文化领域中做好食客的服 务员，尽力尽力为食客提供一个高质量的饮食环境。因此，我们要牢牢把握以下几个点： 1、确保每一个出售的餐具都是精品 2、确保我们的价格合理 3、确保我们组织的活动是无可挑剔的 在我们每一期的视频的 “精致” 的菜品， 都根据我们的理念， 写出一篇关于高雅生活的文章， 确保每一篇文章都源于生活，贴近生活，近距离地讲述我们“精致”的饮食文化，让消费者 接受我们的理念。 四、最终目标 1、格局布置： 五、认证标准 一、AHP 分析和改进后的 ASCI 组合模型 1).方法说明 层次分析法作为衡量非量化指标对目标的影响的重要模型，其基本思想在于分解目标。 即把问题分层系列化， 根据实验目标将问题分解成不同的组成因素， 按照因素之间的隶属关 系、互斥关系与相互作用将其有机组合，建立一个递进的聚类组合，之后在合理的度量标度 下， 构造上下层要素之间的权重判断矩阵， 用数学求解和判断的方法对隔层因素的权重进行 分析，以最终分析结果作为决策的依据。 美国顾客满意度模型（ASCI）是一种衡量经济产出质量的宏观指标，是以产品和服务消 费的过程为基础，对顾客满意度水平的综合评价指数，由国家整体满意度指数、部门满意度 指数、行业满意度指数和企业满意度指数 4 个层次构成，是目前体系最完整、应用效果最好 的一个国家顾客满意度理论模型。
系统集成 ?科技名词定义 中文名称：系统集成 英文名称：System Integration 定义：将不同的系统，根据应用需要，有机地组合成一个一体化的、功能更加强大的新型系统的过程和方法。 系统集成是在系统工程科学方法的指导下，根据用户需求，优选各种技 术和产品，将各个分离的子系统连接成为一个完整可靠经济和有效的整 体，并使之能彼此协调工作，发挥整体效益，达到整体性能最优的目的。 ?概念 新兴的服务方式 从业人员素质要求 ?系统集成显著特点 ?系统集成商的发展 产品技术服务型 系统咨询型 应用产品开发型 ?系统集成分类 设备系统集成 应用系统集成
?设备系统集成 ?设备系统集成，也可称为硬件系统集成、在大多数场合简称系统集成， 或称为弱电系统集成，以区分于机电设备安装类的强电集成。它指以搭建组织机构内的信息化管理支持平台为目的，利用综合布线技术、楼宇自控技术、通信技术、网络互联技术、多媒体应用技术、安全防范技
术、网络安全技术等将相关设备、软件进行集成设计、安装调试、界面定制开发和应用支持。 ?设备系统集成也可分为智能建筑系统集成、计算机网络系统集成、安 防系统集成。 智能建筑系统集成：英文Intelligent Building System Integration，指以搭建建筑主体内的建筑智能化管理系统为目的， 利用综合布线技术、楼宇自控技术、通信技术、网络互联技术、 多媒体应用技术、安全防范技术等将相关设备、软件进行集成设计、 安装调试、界面定制开发和应用支持。智能建筑系统集成实施的子 系统的包括综合布线、楼宇自控、电话交换机、机房工程、监控 系统、防盗报警、公共广播、门禁系统、楼宇对讲、一卡通、停车 管理、消防系统、多媒体显示系统、远程会议系统。对于功能近似、 统一管理的多幢住宅楼的智能建筑系统集成，又称为智能小区系 统集成。 计算机网络系统集成：英文Computer Network System Integration.指通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术， 将各个分离的设备(如个人电脑)、功能和信息等集成到相互关联的、 统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效、 便利的管理。系统集成应采用功能集成、网络集成、软件界面集成 等多种集成技术。系统集成实现的关键在于解决系统之间的互连和 互操作性问题，它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结 构。这需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应 用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织管理和人员配备相 关的一切面向集成的问题。 安防系统集成：英文Security System Integration.指以搭建组织机构内的安全防范管理平台为目的，利用综合布线技术、通信技 术、网络互联技术、多媒体应用技术、安全防范技术、网络安全技 术等将相关设备、软件进行集成设计、安装调试、界面定制开发和 应用支持。安防系统集成实施的子系统包括门禁系统、楼宇对讲 系统、监控系统、防盗报警、一卡通、停车管理、消防系统、多媒 体显示系统、远程会议系统。安防系统集成既可作为一个独立的系 统集成项目，也可作为一个子系统包含在智能建筑系统集成中。 ?应用系统集成 应用系统集成，英文Application System Integration，以系统的高度为客户需求提供应用的系统模式，以及实现该系统模式的具体 技术解决方案和运作方案，即为用户提供一个全面的系统解决方案。 应用系统集成已经深入到用户具体业务和应用层面，在大多数场合，