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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# 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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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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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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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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# 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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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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精度评价主要方法：混淆矩阵和Kappa统计对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性,有两种方式用于精度验证：一是混淆矩阵，二是ROC曲线。比较常用的为混淆矩阵，ROC曲线可以用图形的方式表达分类精度，比较形象。评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和用户精度，下面分条介绍。 混淆矩阵（confusion matrix）误差矩阵（error
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2024-03-28 09:55:05
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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 |
|
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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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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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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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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# 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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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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