Label：L0123112234Prediction: P0123151214Step 1 乘法加法n × L + P07142171113141928 n指的是标签类别的数量，这里一共6个类别，n=6 第三行，第三列，这个14这样来的。6 × 2 + 2 = 14。就是这样算，没错。St
本人计算机小白一枚，将自己学到的知识点整理出来，一方面是对自己学习的小总结，另一方面是欢迎大家批评指正。如果觉得写得还可以，大家可以转发关注此博客，谢谢！后续会有新算法持续更新~.一.混淆矩阵（一）.简介 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
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学
原创
2023-01-17 08:47:11
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1、什么是混淆矩阵对于分类模型中，模型据测的结果有真和假两种情况，实际情况有分。（第二个字母表示预测的结果，第一个字
原创
2023-01-04 18:07:23
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混淆矩阵（confusion matrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。混淆矩阵的基本模式： 这里就给大家举一个例子来更好的说明一下混淆矩阵的各种情况观察混淆矩阵，可得如下结论：示例是一个二元分类问题，产生两种可能的分类：“是”或者“不是”。当预测一个事件是否发生时，“是”意味着该事件已经发生，而“否”则相反，该事件没有发生。该模型对这个事件进
在机器学习领域，混淆矩阵（Confusion Matrix），又称为可能性矩阵或错误矩阵。混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。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阵里面混淆矩阵要表达的含义：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目； 每一行代表了数据的真实归属类别，每一行
conf_mat=np.zeros([5, 5])
# 先定义一个空的混淆矩阵
print("以下是输出的预测值和标签值")
print("预测值为："+str(out_spikes_counter.max(1)[1]))
print("标签值为:"+str(label))
true_batch_i = label.cpu()
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2023-06-02 22:42:47
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以下用形状来描述矩阵。对于向量，为了方便理解，也写成了类似(1,64)这种形状的表示形式，这个你理解为64维的向量即可。下面讲的矩阵相乘都是默认的叉乘。词嵌入矩阵形状：以BERT_BASE为例，我们知道其有12层Encoder，12个Head。对于中文版的BERT_BASE来说，词嵌入矩阵的形状为(21128,768)，其中21128就是词典的大小，768是词典中的每个字对应的维度。 需要注意的是
原创
2023-03-23 09:13:28
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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
Content
ConfusionMatrix
Example
Talbe ofconfusion
Preference
Confusion Matrix在机器学习领域，混淆矩阵（confusion matrix），又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matching matrix）。其每一列代表预测值，每一
本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念，包括其数学原理、Python实现，以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来演示如何使用混淆矩阵进行模型评估，并提出了多个独特的技术洞见。文章旨在为读者提供全面而深入的理解，从基础到高级应用。
关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿
在matlab中，既有各种分类器的训练函数，比如“fitcsvm”，也有图形界面的分类学习工具箱，里面包含SVM、决策树、Knn等各类分类器，使用非常方便。接下来讲讲如何使用。一、使用1、启动：点击“应用程序”，在面板中找到“Classification Learner”图标点击即启动，也可以在命令行输入“classificationLearner”，回车，也可启动。如下图：2、导入数据：点击“N
目标： 快速理解什么是混淆矩阵， 混淆矩阵是用来干嘛的。首先理解什么是confusion matrix看定义，在机器学习领域，混淆矩阵（confusion matrix），又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matching matrix）。大白话来讲，就是对机器学习算法的运行结果进行评价，效果如何，精确度
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2023-08-03 15:06:05
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# 深度学习模型混淆矩阵实现指南
## 一、流程概述
在实现深度学习模型混淆矩阵之前，首先需要明确整个实现流程。下面是实现混淆矩阵的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库和数据 |
| 2 | 加载预训练的深度学习模型 |
| 3 | 进行预测和真实标签的对比 |
| 4 | 构建混淆矩阵 |
| 5 | 可视化混淆矩阵 |
接下来，我们将逐步介绍每个
文章目录混淆矩阵1.简介2.举例3.confusion_matrix函数的使用3.1实现例子13.2实现例子23.3实现例子3 混淆矩阵 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
项目路径：D:\pycharm_code\template\pilibala_template\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification代码部分：（1）在类ConfusionMatrix中，def __init__为什么要把labels定义成列表类型：定义 labels 作为一个列表的原因是为了将每个类别的标签
# 如何画混淆矩阵 Python
混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中用于评估分类模型性能的常见工具。它将模型的预测结果与真实标签进行比较，并将其分为四个不同的类别：真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）。在 Python 中，我们可以使
原创
2023-08-31 03:40:14
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对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。对话系统技能进阶之路图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。
图1 对话系统技能树
数学矩阵计算主要研究单个矩阵或多个
机器人基础之姿态矩阵概述绕单个坐标轴旋转某一角度的旋转矩阵用MATLAB实现上述矩阵坐标系绕多个坐标轴转动的姿态矩阵等效转轴与等效转角 概述机器人学中使用姿态矩阵来描述坐标系之间的角度关系。通常坐标系固连在刚体上，因此姿态矩阵也可以用来描述刚体之间的角度关系。绕单个坐标轴旋转某一角度的旋转矩阵绕X轴旋转角度的旋转矩阵为： 绕Y轴旋转角度的旋转矩阵为： 需特别矩阵左下角的 没有负号。 绕Z轴旋
