在前面的文章中我们讲到了回归模型和分类模型的评估指标，区分了准确率和精确率的区别，并且比较了精确率和召回率内在的联系。本篇文章我们再来学习另外一个评估方法，即混淆矩阵（confusion_matrix）。在讲矩阵之前，我们先复习下之前在讲分类评估指标中定义的一些符号含义，如下：TP(True Positive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0FN(False Negative)：将正类预
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2023-10-03 22:12:41
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# 混淆矩阵的代码与应用解析
## 1. 什么是混淆矩阵？
混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的工具。它通过展示真实标签与模型预测标签之间的对比，帮助我们理解模型在不同类别上的表现。混淆矩阵通常以二维表格的形式呈现，其中行代表真实类别，列代表预测类别。
此外，混淆矩阵可以帮助我们计算诸如精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1Score等
# 混淆矩阵代码实现指南
## 简介
在机器学习中，混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种常用的评估分类模型性能的工具。它可以显示模型的预测结果与真实标签之间的差异，帮助我们分析模型的准确性、召回率、精确率等指标。本文将教你如何使用Python实现混淆矩阵。
## 流程概述
为了方便理解，我们将整个实现过程分为以下几个步骤，并用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|----|--
原创
2023-11-05 10:49:10
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1.混淆矩阵（1）常见二分类混淆矩阵如下：混淆矩阵 预测值正负真实值正TPFN负FPTNTrue 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））False Positive：假正类(FP)，样本的真实类别
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2024-01-25 18:50:45
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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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#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[28]:
from __future__ import division
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
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2023-06-03 19:56:01
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前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢，直接做表或者是前端可视化，小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来，然后截图，显得不那么好看。。代码：import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_confusion_matrix(cm, classes
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2023-08-24 15:04:50
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# 使用Python绘制混淆矩阵的完整指南
## 一、前言
在机器学习中，混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具。它通过显示真实标签和预测标签的对比信息，帮助我们快速了解模型的分类效果。本文将引领你从零开始实现一个简单的混淆矩阵绘制程序。
## 二、整体流程
下面的表格概述了整个实现过程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-09-28 04:01:23
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# 使用Python计算混淆矩阵的科普文章
## 引言
在机器学习和深度学习中，评估模型的性能是一个非常重要的步骤。混淆矩阵是一种可视化分类模型性能的工具。它能够帮助我们理解模型的预测结果，包括真正例（TP）、假正例（FP）、真负例（TN）和假负例（FN）。本文将深入探讨混淆矩阵的作用，并通过代码示例来展示如何在Python中计算和可视化混淆矩阵。
## 混淆矩阵基础
混淆矩阵是一个表格，
原创
2024-08-11 04:24:57
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案例简介假设你受雇于帮助一家信用卡公司检测潜在的欺诈案件，你的工作是确保客户不会因未购买的商品而被收取费用。给你一个包含人与人之间交易的数据集，他们是欺诈与否的信息，并要求你区分它们。我们的最终目的是通过构建分类模型来对欺诈交易进行分类区分来解决上述情况。本文结构导入所需模块到 python 环境中读取数据探索性数据分析及数据预处理特征选择和数据集拆分构建六类分类模型使用评估指标评估创建的分类模型
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2024-07-02 10:19:41
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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
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2024-05-19 11:51:40
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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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目录前言0、混淆矩阵的定义一、原理详解1-1、多分类样例1-2、二分类样例1-3、不同的分类性能指标介绍二、混淆矩阵的相关API介绍以及样例2-1、混淆矩阵介绍2-2、混淆矩阵样例总结 前言混淆矩阵用来评估分类的准确性。
0、混淆矩阵的定义混淆矩阵（Confusion Matrix）是在机器学习中，用于对分类模型的性能进行评估的一种方法。混淆矩阵展示了模型在分类任务中的预测结果与实际标签
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2023-12-28 21:09:37
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师兄说学目标检测之前先学分类 坏了，内容好多！学学学 感谢up主，好人一生平安混淆矩阵什么是混淆矩阵：横坐标：每一列属于该类的所有验证样本。每一列所有元素对应真实类别。纵坐标：网络的预测类别。每一行对应预测结果属于该类的所有样本。对角线：预测正确的样本个数。预测值在对角线上分布的越密集，模型的性能就越好。还能通过混淆矩阵看到这个网络对哪些类别更容易分类出错。混淆矩阵的指标： 精确率precisio
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2024-03-06 05:38:27
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混淆矩阵是评估模型结果的一种指标 用来判断分类模型的好坏 预测对了 为对角线 还可以通过矩阵的上下角发现哪些容易出错从这个 矩阵出发 可以得到 acc ！= precision recall 特异度？ acc 是对所有类别来说的其他三个都是 对于类别来说的下面给出源码 import json
import os
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2023-07-28 15:41:12
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机器学习的评估指标zhuanlan.zhihu.com
该篇文章介绍了机器学习的一些评估指标，要得到这些指标的基础，就是先求得混淆矩阵，那在代码中怎么获取混淆矩阵呢？二分类二分类比较简单，所以我们先来分析一下二分类的情况。我们利用 sklearn中的 confusion_matrix 函数来得到混淆矩阵，函数原型为：sklearn.metrics.confusion_
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2024-07-25 19:52:54
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文章目录一瞥图形介绍重要概念混淆矩阵延伸出的各个评价指标关键术语 图形介绍同样的道理，这里我们采用recall来计算模型的好坏，也就是说那些异常的样本我们的检测到了多少，这也是咱们最初的目的！这里通常用混淆矩阵来展示。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。 混淆矩阵适用于包含多个分类器的问题，本文为了让读者理
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2023-12-18 19:54:47
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# 多分类混淆矩阵（Confusion Matrix）及其在Python中的实现
## 引言
在机器学习和统计学中，我们经常需要评估一个分类模型的性能。混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具。它可以帮助我们了解模型在每个类别上的表现，并进一步计算出各种性能指标，如准确率、召回率和 F1 分数。
本文将介绍什么是多分类混淆矩阵，如何使用 Python 中的混淆矩阵库来计算和可视化混淆矩阵，并
原创
2023-09-16 17:52:45
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这部分主要讲的是trainer.py和train.py。 而ProposalTargetCreator()的作用是从2000个筛选出的ROIS中再次选出128个ROIs用于训练，它的作用和前面的anchortargetCreator类似，不过它们服务的网络是不同的，前面anchortargetCreator服务的是RPN网络，而proposaltargetCreator服务的是ROIHearder
本文提到三点，第一是output和target怎么样形成一个混淆矩阵。第二是tensor中特定行和列的删除问题，第三是怎么通过混淆矩阵计算acc和miou的问题。在计算miou时，老是会出现零值，导致代码运行不下去，遂记录解决问题的方案。用来transformers代码跑了自己的六分类的数据集。有个疑问一直还没解决：语义分割时背景一定要算到类别里面去吗，这个类别该怎么处理？我的数据集并没说明这一点
