preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到，像是数据预处理，处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果，得出报告。1.输入从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。拆分成训练集和测试集，这里不多讲，在上一篇博客中
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2024-07-27 09:54:52
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# 如何在 Android 应用中实现紫色色值
作为一名新手开发者，你可能会对 Android 应用中的颜色处理感到迷茫。在本篇文章中，我将带你了解如何在 Android 中设置和使用紫色色值。我们将通过简单的步骤和代码示例，让你轻松掌握这个过程。下面是整体流程和步骤的概览。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-09-03 04:18:18
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# 如何使用Python实现色卡
在开发过程中，创建色卡是一个常见的需求，它可以帮助你在项目中更好地管理和使用颜色。本文将引导你通过一系列步骤来实现简单的彩色样本卡，并附带代码示例和详细解释。
## 流程概览
以下是实现Python色卡的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|---------------------|
| 1
对于分类问题，为了直观表示各类别分类的准确性，一般使用混淆矩阵M. 混淆矩阵M的每一行代表每个真实类（GT），每一列表示预测的类。即：Mij表示GroundTruth类别为i的所有数据中被预测为类别j的数目。这里给出两种方法画混淆矩阵。方法一：这里采用画图像的办法，绘制混淆矩阵的表示图。颜色越深，值越大。# -*- coding: utf-8 -*-
# By Changxu Cheng
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2023-06-03 07:20:52
380阅读
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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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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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
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2024-01-12 15:08:07
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混淆矩阵sklearn实现：sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None)返回值：一个格式化的字符串，给出了分类结果的混淆矩阵。参数：参考classification_report 。混淆矩阵的内容如下，其中Cij表示真实标记为i但是预测为j的样本的数量。分类模型混淆矩阵sklearn实现：sklearn.metrics.
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2023-10-23 16:26:11
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## Python混淆矩阵
混淆矩阵是机器学习领域中用来评估分类模型性能的一种常用方法。在Python中，我们可以使用一些库来生成和分析混淆矩阵，如Scikit-learn和Matplotlib。本文将介绍混淆矩阵的概念、生成和可视化方法，并提供相应的Python代码示例。
### 混淆矩阵概述
混淆矩阵是一个2x2的矩阵，用于可视化分类模型的性能。在混淆矩阵中，列代表预测结果，行代表真实标
原创
2024-01-21 06:14:25
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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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2024-08-31 19:06:43
28阅读
原理 在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能. 混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量. 这个矩阵的每一行表示真实类中的实例, 而每一列表示预测类中的实例 (Tensorflow 和 scikit-learn 采用的实现方式). 也可以是, 每一行表示预测类中的实例, 而每一列表示真实
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2023-08-27 16:00:58
393阅读
一、混淆矩阵TP = True Postive真阳性；FP = False Positive假阳性 ；FN = False Negative假阴性；TN = True Negative真阴性① 精度 / 差准率(precision, 或者PPV, positive predictive value) = TP / (TP + FP)精度 = 5 / (5+4) = 0.556，你认为是True的样
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2023-12-25 13:04:15
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# Python Turtle 色卡
## 介绍
Python Turtle 是一个基于 Python 编程语言的绘图库，它可以让我们使用简单的代码来绘制各种图形。Python Turtle 提供了一系列的绘图命令，如前进、后退、转向、画线、填充等，可以通过这些命令来控制一只虚拟海龟绘制出我们想要的图案。
在 Python Turtle 中，我们可以使用颜色来为绘制的图形填充颜色或指定线条的
原创
2023-09-17 07:56:40
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# Python色卡代码
## 引言
在程序开发中，我们经常需要使用不同的颜色来区分和表示不同的数据或元素。而Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来操作和生成各种颜色。本文将介绍一种使用Python生成色卡的代码，并给出相应的代码示例。
## 色卡和颜色表示
在绘图和设计中，色卡是一种包含了一系列色彩样本的工具。色卡通常以矩阵或表格的形式展示，每个单元格或方块都代表一个
原创
2024-01-06 06:00:27
275阅读
# Python画图色卡实现教程
## 1. 整体流程
为了帮助你实现“python画图色卡”，我将提供以下步骤来指导你完成任务。你可以按照这些步骤逐步进行，确保你可以顺利地完成这项工作。
```mermaid
journey
title Python画图色卡实现教程
section 准备工作
section 创建画布
section 绘制色卡
sec
原创
2023-11-11 04:47:23
170阅读
## 实现Python颜色色卡的步骤
### 1. 确定需求
在教会小白如何实现“Python颜色色卡”之前，我们需要明确需求。根据我的理解，颜色色卡是指一个展示了各种颜色及其对应RGB值的图表。
### 2. 设计流程
为了更好地指导小白实现颜色色卡，我整理了如下的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入所需库)
B -->
原创
2024-01-19 04:47:06
406阅读
# Python更换色卡
## 1. 背景介绍
色卡（Color Palette）是指由一组颜色组成的调色板，它在设计、美术和开发领域中扮演着重要的角色。在Python中，我们可以使用不同的库来创建、更换和管理色卡。本文将介绍如何使用Python更换色卡。
## 2. 安装所需库
在开始之前，我们需要安装`matplotlib`库和`seaborn`库。这两个库是Python中常用的可视化
原创
2023-12-17 05:48:47
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深度学习自学记录（3）——两种多分类混淆矩阵的Python实现（含代码）1、什么是混淆矩阵2、分类模型评价指标3、两种多分类混淆矩阵3.1直接打印出每一个类别的分类准确率。3.2打印具体的分类结果的数值4、总结 1、什么是混淆矩阵深度学习中，混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。它可以直观地了解分类模型在每一类样本里面表现，常作为模型评
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2023-11-08 17:14:59
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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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#!/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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