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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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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# 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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# Python 混淆矩阵的计算指南
在机器学习和数据科学中，混淆矩阵是评估分类模型性能的一种重要工具。它以表格的形式提供了预测结果与实际结果之间的对比。本文将为你详细讲解如何在Python中计算和可视化混淆矩阵，包括所需的步骤和示例代码。
## 整体流程
以下是计算混淆矩阵的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|
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
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2023-12-25 22:11:32
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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
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2023-12-15 17:52:27
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2022.4.19 结果更正，原函数得到的混淆函数存在问题，用自己写的函数绘制结果并不是A3和A4，而是A30和A12,以及A11和A121.运行2s-AGCN双流自适应图卷积网络有现成的开源代码，使用NTU-RGB D数据集进行训练，本文采用的是batch_size=32,epoch=15进行简单的复现，使用15次的权重时，bone网络的准确率是84.57%，joint网络的准确率是83.83%
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2023-09-30 00:07:20
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混淆矩阵、查准率P和召回率R参加夏令营时候遇到过混淆矩阵、查准率和召回率的计算方法的问题，今天看书又回顾到这个概念，个人觉得对这个概念还是需要有非常清醒的认识的，做个记录。二分类的混淆矩阵假设正例为我有病，那反例就是我没病。 TP就是，我有病，判断有病。 FN就是，我有病，但是没判断出来，觉得我没病。 FP是，我没病，但是判断我有病。 TN是，我没病，判断的也是我没病，判断的是正确的。真实情况\预
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2023-10-11 19:06:02
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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
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2024-05-08 20:03:06
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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
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2023-11-01 22:46:29
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分割常见性能指标的计算方法（python）混淆矩阵对于很多指标的计算，第一步就是计算混淆矩阵。混淆矩阵实际上就是总结分类结果的矩阵。对于k元分类，其实它就是一个k * k的表格，用来记录分类器的预测结果。 以二元分类为例，比如我们一个模型对15个样本进行预测，然后结果如下:真实值：0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0预测值：1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1
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2024-04-27 12:22:57
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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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### 用Python计算混淆矩阵的实用指南
在机器学习中，混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具。它提供了真实标签与模型预测标签之间的直观对比，帮助我们判断模型的有效性。本文将通过一个实际示例，展示如何用Python计算混淆矩阵，并理解其背后的意义。
#### 问题背景
假设我们正在开发一个疾病筛查模型，旨在识别是否患有某种特定疾病。我们收集了1000个病人的测试数据，其中500人被确定
原创
2024-09-14 04:25:40
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function [confmatrix] = cfmatrix(actual, predict, classlist, per)% CFMATRIX calculates the confusion matrix for any prediction % algorithm that generates a list of classes to which the test % feature vectors are assigned%% Outputs: confusion matrix%% Actual Classes% ...
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2012-04-01 21:44:00
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# PyTorch计算混淆矩阵的实现
## 1. 简介
在机器学习任务中，混淆矩阵是一个常用的评估模型性能的工具。它可以显示模型在分类任务中的预测结果与真实标签之间的对应关系。本文将教你如何使用PyTorch计算混淆矩阵。
## 2. 流程概述
下面的表格展示了计算混淆矩阵的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载模型和数据 |
| 步骤2 | 运
原创
2024-01-30 09:10:52
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1、混淆矩阵2、准确率在数据集不平衡时，准确率将不能很好地表示模型的性能。可能会存在准确率很高，而少数类样本全分错的情况，此时应选择其它模型评价指标。3、精确率（查准率）和召回率（查全率）positive class的精确率表示在预测为positive的样本中真实类别为positive的样本所占比例；positive class的召回率表示在真实为positive的样本中模型成功预测出的样本所占比
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2024-02-23 07:05:26
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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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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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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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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
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