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
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
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
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
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2023-08-02 14:52:03
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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
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2023-06-02 22:56:46
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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
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2023-08-03 10:35:18
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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
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
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
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
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
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2023-08-30 10:26:10
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先记一些概念准确率检测时分对的样本数除以所有的样本数。准确率一般被用来评估检测模型的全局准确程度，包含的信息有限，不能完全评价一个模型性能。解释：例如，我们在模型推理阶段，输出特别多的边界框（即把预测时的score调的非常低），也不管这些框是否包含目标，那么最后算出来的acc毫无疑问会非常的高，但是这又有什么用那，因为预测的框大部分都是错误的混淆矩阵混淆矩阵(Confusion Matrix)是以
机器视觉领域的核心问题之一就是目标检测（Object Detection），它的任务是找出图像当中所有感兴趣的目标（物体），确定其位置和大小。作为经典的目标检测框架Faster R-CNN，虽然是2015年的论文，但是它至今仍然是许多目标检测算法的基础，这在飞速发展的深度学习领域十分难得。而在Faster R-CNN的基础上改进的Mask R-CNN在2018年被提出，并斩获了ICCV2017年的
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
在机器学习或者深度学习领域，我们常常会用到混淆矩阵，以及与之相关的一些评价指标，今天就稍微总结一下什么是混淆矩阵以及里面的一些评价指标及其相关含义。混淆矩阵 混淆矩阵又叫做误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，常常用n行n列的矩阵来表示，而通常在二分类的任务中，我们常常用下面的矩阵来表示混淆矩阵。 上图是一个二分类混淆矩阵的标准形式，在二分类中0我们称之为负类，也就是negati
Recall&Precision 引用一个知乎上的例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网
原创
2022-09-16 13:44:06
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在进行二分类或多分类任务中为了直观的看出分类效果,以及为后续的错误分析做准备,需要计算整个分类的混淆矩阵,此中涉及到的是分类准确率和召回率的计算:准确率(精度):预测正确值占预测为该类别总体的比例召回率:预测正确值占该类别中所有预测值的比例正对角线表示预测正确的值,其余值为预测错误的值二分类:分类效果只有1和0之
True Positive：真正类(TP)，样本的真实类别是正类，并且模型预测的结果也是正类。
False Negative：假负类(FN)，样本的真实类别是正类，但是模型将其预测成为负类。（统计学上的第二类误差（Type II Error））
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2023-08-01 15:03:41
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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
【目标检测】SSD0 预备1 什么是SSD2 SSD的框架2.1 理解的关键2.1.1 Default Boxes2.1.2 预测框内物体类别和框位置2.1.3 为什么叫做多框2.2 基架2.3 添加2.4 整体结构3 训练时的部分措施3.1 难例挖掘3.2 数据增强4 实验结果4.1 实验结果4.2 对照实验5 预测时的后处理6 相关工作 0 预备FPS：Frames per Second，衡量
