目录1 混淆矩阵 2 从混淆矩阵得到分类指标 2.1 精确率（Accuracy） 2.2 正确率或者准确率（Precision） 2.3 召回率（Recall） 2.4 精确率（Accuracy）和正确率（Precision）的区别 2.5 Specificity（特异性） 2.6 Fβ_Score 3 ROC 曲线 3.1 如何画ROC曲线 1 混淆矩阵在机器学习领域，混淆矩阵（Confusio
1.混淆矩阵 通常对于二分类模型，我们的预测结果与实际情况两两组合，会得到4种结果。这4中结果组成了混淆矩阵。以0,1作为两种类别。如下： 用P(Positive)、N(Negative)代表1、0两种结果，T(True)代表预测正确，F(False)代表预测错误。重新表示混淆矩阵就变成了下面这个样子： 上面的混淆矩阵转换为文字描述如下： TP：预测为1，预测正确，实际为1 FP：预测为
转载
2023-08-03 10:35:18
900阅读
什么是混淆矩阵： 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。 这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）如图： 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的 预测
转载
2023-06-02 22:56:46
586阅读
一、混淆矩阵的定义混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习中一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩
转载
2023-08-02 14:52:03
238阅读
1.理解混淆矩阵所谓混淆矩阵，是指将模型对各个测试数据的预测结果分为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性并对符合各个观点的预测结果的数量进行统计的一种表格。 其中，真阳性和真阴性表示机器学习模型的回答是正确的，假阳性和假阴性则表示机器学习的模型回答是错的。2.编程实现混淆矩阵使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix()函数对混淆矩阵中的数据进行观察。 confusion
对于二分类问题，一种最全面的表示方法是使用混淆矩阵(confusion matrix)，我们利用混淆矩阵来检查前面刚刚LogisticRegression的预测结果，前面我们已经将预测结果保存在了pred_logreg中，这里不再重复代码：from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion = confusion_matrix(y_test
转载
2023-08-30 10:26:10
95阅读
混淆矩阵 以一个简单的二分类问题为例，分类类型为positive和negative，那么根据真实值与预测值可以分为混淆矩阵的四个部分： TP（左上角）：实际值和预测值皆为positive FP（右上角）：实际值为negative，但预测确实positive FN（左下角）：实际值为positive，但预测确实negative TN（右下角）：实际值和预测值皆为negative 常见的评价指标有（详
以下是用Python生成热力图和混淆矩阵的示例代码。这里我将使用matplotlib和seaborn库来生成热力图，以及sklearn来创建一个简单的分类模型并生成混淆矩阵。首先，让我们生成一个热力图的示例：import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
# 创建一些示例数据
data = np.r
作者丨DarkZero@知乎
极市导读本文为刚刚入门神经网络被方向传播的梯度推导头痛的同学提供了两种解决方法：一是用好维度分析、二是用好链式法则。作者详细解释了两种原则的原理并给出了详细的推导步骤，帮助同学们攻克反向推导这一难题。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 相信每一个刚刚入门神经网络(现在叫深度学习)的同学都一定在反
为了更好的理解下面的话，推荐阅读 （PYthon 教你怎么选择SVM的核函数kernel及案例分析），也可以直接跳过前一部分，直接阅读混淆矩阵部分。有一些数据，可能是线性可分，但在线性可分状况下训练准确率不能达到100%，即无法让训练误差为0，这样的数 据被我们称为“存在软间隔的数据”。此时此刻，我们需要让我们决策边界能够忍受一小部分训练误差，我们就不能 单纯地寻求最大边际了
一、混淆矩阵在机器学习领域，特别是统计分类问题，混淆矩阵，也称为误差矩阵，是一种特定的表格布局，允许可视化算法的性能，通常是监督学习的算法（在无监督学习通常称为匹配矩阵）。 矩阵的每一行代表预测类中的实例，而每列代表实际类中的实例（反之亦然,Tensorflow和scikit-learn采用另一方式表示）。“混淆”一词源于这样一个事实：它可以很容易地看出系统是否混淆了两个类（即通常将一个类错误标记
hhhhhhh文章目录前言混淆矩阵精确率 & 准确率 & 召回率1.含义2.举个例子Roc曲线 & Auc曲线1.含义2.怎么来画Roc曲线？ 前言在分类问题中，想要衡量模型/分类器的性能，采取的以下指标。在代码实现上，一般是用scikit-learn来实现，具体用到的是sklearn.metrics模块下的函数sklearn：官网链接混淆矩阵混淆矩阵（Confusion
文章目录前言一、词向量是什么？1.1离散表示（one-hot representation）1.2分布式表示（distribution representation）二、共现矩阵生成词向量2.1共现矩阵2.2奇异值分解（SVD）三、总结 前言准备复试的时候开始看了CS224n，这是自然语言处理方面比较出名的一门课程了，刚开始学词向量的时候看的一头雾水，网上的文章越看越懵，于是便写了这篇文章
转载
2023-10-22 07:21:00
55阅读
分类器评价与在R中的实现：混淆矩阵分类模型评价一般有以下几种方法：混淆矩阵(Confusion Matrix)、收益图(Gain Chart)、提升图(Lift Chart)、KS图(KS Chart)、接受者操作特性曲线(ROC Chart)。“分类模型评价与在R中的实现”系列中将逐个介绍。 本篇介绍最基础的混淆矩阵。 一、混淆矩阵简介混淆矩阵将分类预测结果与实际目标进行比较
在原文和原文的引用里，找到了关于mIoU详尽的解释。这里重点解析 fast_hist(a, b, n) 这个函数的代码。生成混淆矩阵的代码: 1 #设标签宽W，长H
2 def fast_hist(a, b, n):#a是转化成一维数组的标签，形状(H×W,)；b是转化成一维数组的标签，形状(H×W,)；n是类别数目，实数（在这里为19）
3 '''
4
机器学习中的分类问题评估模型性能时，往往需要计算各种评价指标。通过计算混淆矩阵（confusion matrix）可以方便地导出各种指标，例如precision（查准率）、recall（tpr）（查全率、召回）、accuracy、fpr、F1分数、Roc曲线、Auc等。 一些常用的分类评价指标计算公式混淆矩阵如有150个样本数据，预测为1,2,3类各为50个。分类结束后得到的混淆矩阵为：
前面sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix 是 scikit-learn 0.21 新增的一个函数。看名字可知道是用来计算多标签的混淆矩阵的。不过也可以用它来计算多分类的混淆矩阵。MCM将多分类数据转化为2分类问题，采用one-vs-rest策略，即某一类为正样本，其余类别为负样本。每一类都作为正样本，计算混淆矩阵。按标签的顺序返回所有。MCM 返回
使用Celery初级教程踩坑版前言一、Redis安装二、Redis基本语法三、Celery安装四、Celery启动五、启动任务六、检查任务结果借鉴 前言最近看到不少公司都在招聘某岗位上要求会分布式技能，那么就不得不提一嘴Celery任务队列了。具体的概念这里不过多赘述。这篇文章有较为详细的解释【Python】Celery基本使用一、Redis安装下载地址：https://github.com/t
# Python如何查看运行结果
当我们使用Python编写代码时，我们通常会希望能够查看代码的运行结果，以便验证程序的正确性并调试代码。在Python中，我们有多种方法来查看运行结果，包括使用print语句、调试器、日志和可视化工具等。
下面将介绍各种方法，并提供相应的代码示例，以帮助您更好地理解如何查看Python代码的运行结果。
## 1. 使用print语句
print语句是最简单
原创
2023-09-18 10:51:39
2897阅读
# 如何理解Python ARIMA模型的结果：一个实际案例分析
在时间序列分析中，ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是非常常见的统计模型之一。它广泛用于时间序列预测，尤其是在经济、气候以及其他需要预测未来趋势的领域。在本文中，我们将通过一个实际问题的例子，深入分析如何使用Python实现ARIMA模型，并且如何解读结果。
## 1. 实际问题背景
假设我们是一家旅游公司的数据分析师，我们
