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
1、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。在人工智能中，混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习。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，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。 预测值PositiveNegative真实值PositiveTrue Positive (T
目录混淆矩阵以二分类为例 多分类示例1.混淆矩阵2.iou（交并比）miou3.召回率 4.acc(准确率）5.混淆矩阵可视化 完整代码混淆矩阵混淆矩阵是大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, n_classes 表示类的数量。混淆矩阵可以用于直观展示每个类别的预测情况。并能从中计算精确值(Accuracy)、精确率(Precisi
跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！1 多变量逻辑回归上一篇文章中笔者对于什么是逻辑回归，以及它能用来干什么做了一个详细的介绍；同时，对于如何通过开源库进行建模训练并预测也给出了详细的示例，并对训练得到的决策边界进行了可视化。因此，本篇文章将主要
原创
2022-02-07 16:27:20
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进行遥感影像分类或进行GIS动态模拟时，需要评价结果的精度，而进行评价精度的方法主要有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、多分误差、漏分误差、每一类的生产者精度（制图精度）和用户精度。
1、混淆矩阵（Confusion Matrix）: 主要用于比较分类结果和地表真实信息，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置
跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！1 多变量逻辑回归上一篇文章中笔者对于什么是逻辑回归，以及它能用来干什么做了一个详细的介绍；同时，对于如何通过开源库进行建模训练并预测也给出了详细的示例，并对训练得到的决策边界进行了可视化。因此，本篇文章将主要围绕多变量逻辑回归，多分类问题和分类评价指标这三个方面进行介绍。所为多变量逻辑回归其实就是一个样本点有多个特征属性...
原创
2021-12-29 09:19:02
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很多时候需要对自己模型进行性能评估，对于一些理论上面的知识我想基本不用说明太多，关于校验模型准确度的指标主要有混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1 score。这里我们主要进行实践利用sklearn快速实现模型数据校验，完成基础指标计算。混淆矩阵查准率（precision）与查全率（recall）是对于需求在信息检索、Web搜索等应用评估性能度量适应度高的检测数值。对于二分类问题，可将真实类别与
文章目录1. mAP (mean Avearage Precision)2. FLOPs （浮点运算数）3. 模型参数大小 对于深度学习的网络模型，希望其 速度快， 内存小， 精度高。因此需要量化指标来评价这些性能，常用的指标有： mAP（平均准确度均值，精度指标）， FPS（每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间，同样硬件条件下的速度指标） ， 模型参数大小（内存大小指标）。 1. mAP
在机器学习中，我们训练得到一个模型后，需要对该模型表现的好坏做出评价。这就需要我们使用各种评价指标(Metrics)来对模型进行评价。目录Accuracy,Precision,Recall,F1scorePR曲线AUC和ROC曲线NDCGMAPReferenceAccuracy,Precision,Recall,F1score这些概念都比较简单，用于二分类问题的评价。
首先定义TP(True po
归一化
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2019-05-03 20:55:27
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本文建议阅读时间 8 min基本概念AP & mAPAP：PR 曲线下面积（下面
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2022-08-15 10:43:44
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前言最近参加了一些比赛,看到不同的比赛有很多不同的模型评价标准,于是就想整理一份关于模型评价标准的资料分享一下,有不足和错误之处,希望能指教。本文会先介绍二分类模型的主要评价指标:AUCKSLog-lossAccuracy/Recall/Precision/F1-score紧接着会先介绍多分类模型的主要评价指标:AccuracyF1-macroF1-score-weighted二分类模型1.AUC
现在的排序评估指标主要包括MAP、NDCG和AUC三个指标。NDCG考虑多指标，MAP和AUC考虑单个指标。1.AUC 最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此，计算的AUC也就是这些阶梯
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
目录论文信息基础介绍MLSAffine DeformationSimilarity DeformationRigid Deformation论文信息论文链接：《Image Deformation Using Moving Least Squares》基础介绍刚性变换：平移+旋转（只有物体的位置和朝向发生改变，而形状不变，得到的变换成为刚性变形）相似变换：平移+旋转+缩放仿射变换：平移+旋转+缩放+
混淆矩阵（confusion matrix）1. 混淆矩阵介绍2. 代码实现2.1 数据集2.2 代码：混淆矩阵类2.3 在验证集上计算相关指标2.4 结果 1. 混淆矩阵介绍2. 代码实现2.1 数据集此数据集用于多分类任务（检测番茄叶片病虫害）。这里测试的数据集一共1250张图，1000张用于训练，250张用于验证，共分为5个类别。数据集结构如下： 数据集部分图片展示：2.2 代码：混淆矩阵
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2023-08-21 09:56:40
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python混淆矩阵可视化【热力图】 依赖包 seaborn 和 matplotlib 已经提供了很多种绘制方法了，后文各种方法都是围绕着这个进行的
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2023-02-21 17:11:00
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作者：努力的孔子对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。正确率与错误率正确率：正确分类的样本数/总样本数，accuracy错误率：错误分类的样本数/总样本数，error正确率+错误率=1这两种指标最简单，也最常用缺点不一定能反应模型的泛化能力，如类别不均衡问题。不能满足所有任务需求如有一车西瓜，任务一：挑出的好瓜中有多少实际是好
模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）1、回归模型评估指标 a、RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 b、MSE（Mean Square Error）均方误差 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。用了MSE为代价函
机器学习中的模型选择和评估1. 介绍2. 模型拟合效果2.1欠拟合与过拟合表现方式2.2 避免欠拟合与过拟合的方法3.实例分析3.1鸢尾花数据集3.2 对鸢尾花数据进行聚类 1. 介绍在机器学习系统中，如何训练出更好的模型、如何判断模型的效果，以及模型是否过拟合，对模型的最终使用有重要的意义。2. 模型拟合效果在机器学习模型的训练过程中，可能会出现3种情况:模型欠拟合、模型正常拟合与模型过拟合。
