混淆矩阵

基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码）

测试集打印整体准确率和每一类别的准确率，并生成混淆矩阵，将其中每一个错误的图片并保存下来。
难得北窗高卧·2024-09-12 01:00

文字模型训练分析评论（算法实战）

混淆矩阵：对于分类任务，混淆矩阵可以详细展示模型在各个类别上的表
富士达幸运星·2024-08-31 04:55

多元分类预测 | Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。SSA-KELM分类预测模型

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。部分源码%--------------
前程算法屋·2024-08-29 16:28

机器学习-混淆矩阵

文章目录一、混淆矩阵1.混淆矩阵简介2.混淆矩阵图列二、混淆矩阵指标1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）3.召回率（Recall）4.F1分数（F1Score）三、总结一、混淆矩阵
红米煮粥·2024-08-21 18:48

计算机设计大赛 深度学习乳腺癌分类

良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵
iuerfee·2024-02-19 13:40

pytorch图像分类全流程(五)--图像分类算法精度评估指标

首先我们来学一个很重要的概念，混淆矩阵：1.精确率(Precision)：指的是所有被判定为正类（TP+FP）中，真实的正类（TP）占的比例。
已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

AI面试第六弹(评价指标)

一、分类问题指标分类问题的评价指标多是基于以下混淆矩阵·真实值是positive，模型认为是positive的数量（TruePositive=TP）·真实值是positive，模型认为是negative
加油11dd23·2024-02-14 13:26

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day12

混淆矩阵混淆矩阵常用于评估分类模型的性能，特别是在二分类或多分类问题中。它展示了实际类别与模型预测类别之间的关系。
wendyponcho·2024-02-12 15:35

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处：拓端数据部落公众号概述：众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供
·2024-02-11 18:20

【Data Procession】格兰杰因果检验

二、Python代码实现1.grangercausalitytests函数用法2.判别因果性3.绘制混淆矩阵4.涉及的函数介绍4.1np.zeros(a,b)4.2round(A,4)4.3pd.DataF
咸鱼鲸·2024-02-11 04:50

常用模型评估指标

分类模型混淆矩阵混淆矩阵（ConfusionMatrix）是一种用于评估分类模型性能的表格，它可以显示模型预测结果与真实标签之间的关系。混淆矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别。
彭博锐·2024-02-10 02:14

什么是数据挖掘

文章目录什么是数据挖掘1.分类问题2.聚类问题3.回归问题数据挖掘相关的标准库数据挖掘模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是数据挖掘数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于生产产业价值
菜鸟长安·2024-02-09 01:44

评估分类模型—混淆矩阵Confusion Matrix与评估指标

评估分类模型的具体流程：一、二分类混淆矩阵ConfusionMatrix严格来说，对于二分类问题，没有标签，只有正例和反例。
大白菜～·2024-02-07 04:54

利用支持向量机SVM做二分类和多分类预测建模

程序可以直接可以出分类预测图，混淆矩阵图，ROC曲线图。
oKEzspzn·2024-02-01 23:37

深度学习知识点汇总-机器学习基础（5）

图1混淆矩阵上图中术语解释：TP（Truepositives）。表示被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数；FP（Falsepositives）。
深度学习模型优化·2024-02-01 22:20

图像分割——基础——学习笔记

常见数据集：PASCALVOC、MSCOCO评价指标：根据真实标签和预测标签得到混淆矩阵根据混淆矩阵的数值计算得到global_accura
海浪在开花·2024-01-29 08:11

混淆矩阵、准确率、查准率、查全率、DSC、IoU、敏感度的计算

1.背景介绍在训练的模型的时候，需要评价模型的好坏，就涉及到混淆矩阵、准确率、查准率、查全率、DSC、IoU、敏感度的计算。
齐落山大勇·2024-01-28 02:39

matlab实现ROC曲线

本文主要目录为下述：1.混淆矩阵2.FPR和TPR3.ROC曲线4.AUC指标5.matlab代码1.混淆矩阵混淆矩阵的起源，源于医学上对肿瘤是否发生的预测，对于预测肿瘤是否发生的结果有四种情况。
Should·L·2024-01-27 09:01

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

混淆矩阵Confusionmatrix：也称为误差矩阵，通过计算得出矩阵的结果用来表示分类器的精度。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。
小小鱼er·2024-01-26 12:23

【学习笔记】遥感影像分类相关精度指标

文章目录0.混淆矩阵1.精度名词解释2.Kappa系数3.举个栗子参考资料0.混淆矩阵混淆矩阵是分类精度的评定指标。是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。
GeoLearning·2024-01-22 06:34

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。部分源码%----------
前程算法屋·2024-01-19 23:15

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。部分源码%----------
前程算法屋·2024-01-19 23:45

yolov7混淆矩阵

测试部分代码importargparseimportjsonimportosfrompathlibimportPathfromthreadingimportThreadimportnumpyasnpimporttorchimportyamlfromtqdmimporttqdmfrommodels.experimentalimportattempt_loadfromutils.datasetsimp
沐雲小哥·2024-01-18 06:11

分类预测 | Matlab实现CS-SVM布谷鸟算法优化支持向量机的数据分类预测

图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等
机器学习之心·2024-01-17 15:35

【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）

深度学习分类、回归问题评价指标一、分类评价指标1.1混淆矩阵1.2准确率（Accuracy）1.3精确率（Precision）1.4召回率（Recall）1.5F1{F}_{1}F1分数（F-Score
Ω snow·2024-01-17 07:11

语义分割miou指标计算详解

文章目录1.语义分割的评价指标2.混淆矩阵计算2.1np.bincount的使用2.2混淆矩阵计算3.语义分割指标计算3.1IOU计算方式1(推荐)方式23.2Precision计算3.3总体的Accuracy
@BangBang·2024-01-14 00:18

【目标检测】评价指标：混淆矩阵概念及其计算方法(yolo源码)

本篇文章首先介绍目标检测任务中的评价指标混淆矩阵的概念，然后介绍其在yolo源码中的实现方法。
初初初夏_·2024-01-13 15:07

【目标检测】评价指标：mAP概念及其计算方法(yolo源码/pycocotools)

目标检测中的评价指标：mAP概念及其计算方法(yolo源码/pycocotools)混淆矩阵概念及其计算方法(yolo源码)本文目录1概念2mAP计算(pycocotools)2.1coco评价指标2.2coco
初初初夏_·2024-01-13 15:07

混淆矩阵

混淆矩阵是一个表，经常用来描述分类模型(或“分类器”)在已知真实值的一组测试数据上的性能。混淆矩阵本身比较容易理解，但是相关术语可能会令人混淆。
Phoenix Studio·2024-01-13 15:16

Python电能质量扰动信号分类(五)基于CNN-Transformer的一维信号分类模型

制作数据集2CNN-Transformer分类模型和超参数选取2.1定义CNN-Transformer分类模型2.2设置参数，训练模型3模型评估3.1准确率、精确率、召回率、F1Score3.2十分类混淆矩阵
建模先锋·2024-01-13 12:34

[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU

对于习题2-12，考察对混淆矩阵的理解程度和计算。其中宏平均和微平均是我未曾学习过的概念，借此
洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:53

基于交叉验证和网格优化的SVM分类算法，SVM的详细原理，SVM工具箱使用说明

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于交叉验证和网格优化的SVM分类算法，混淆矩阵图（代码完整，数据齐全）资源-
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-11 11:00

互联网加竞赛 基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像

良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵
Mr.D学长·2024-01-09 09:20

geemap学习笔记 08 geemap 监督分类结果的精度验证案例

文章目录前言一、分类精度评价二、监督分类结果的精度验证1.混淆矩阵2.总体精度3.Kappa系数4.生产者精度5.用户精度总结前言要评估分类器的准确性，可以使用ConfusionMatrix。
弈落馨·2024-01-07 19:22

机器学习之AUC、AUPRC、F1等评价指标的含义

AUC的来源路线：混淆矩阵--ROC曲线--AUC1.混淆矩阵(二分类)TPR(真正例概率)=TPTP+FNTPR(真正例概率)={\frac{TP}{TP+FN}}TPR(真正例概率)=TP+FNTPFPR
小手指动起来·2024-01-07 16:27

几个常用的metrics的简单笔记

随手记——几个深度常见metricskappa公式其中例子y_true=[2,0,1,2,0,1]y_pred=[0,0,2,2,0,2]根据以上y_true和y_pred构建的混淆矩阵如下0(y_true
一只白海豹·2024-01-07 04:18

机器学习（四） -- 模型评估（2）

--特征工程（1-2）机器学习（四）--模型评估（1-4）未完待续……目录系列文章目录前言三、分类模型评估指标1、错误率与精度2、查准率（精确率）、查全率（召回率）与F1值（F1_score）2.1、混淆矩阵
₫从心·2024-01-05 02:23

python数据分析从入门到进阶

文章目录引言1.数据准备2.简单二元分类实现3.模型评估3.1准确率3.2混淆矩阵☘️3.3召回率和精确度3.4ROC曲线4.小结5.从二元分类到多分类6.误差分析7.多标签分类Python技术资源分享
只存在于虚拟的King·2024-01-04 21:40

机器学习sklearn----支持向量机SVC模型评估指标

文章目录前言混淆矩阵指标1准确率指标2精确度指标3召回率指标4F1-measure指标5假负率指标6特异度指标7假正率sklearn中的混淆矩阵前言前面一篇博文介绍了SVC处理二分类问题是怎么样来解决样本不均衡
iostreamzl·2024-01-04 09:30

Python电能质量扰动信号分类(四)基于CNN-BiLSTM的一维信号分类模型

1.1导入数据1.2制作数据集2CNN-BiLSTM分类模型和超参数选取2.1定义CNN-BiLSTM分类模型2.2设置参数，训练模型3模型评估3.1准确率、精确率、召回率、F1Score3.2十分类混淆矩阵
建模先锋·2024-01-04 05:24

机器学习基础面试点

1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB推导1.6AUC计算1.7神经网络的反向传播二.常见机器学习通用问题2.1评价指标2.1.1分类问题指标：分类问题的评价指标大多基于混淆矩阵计算所得
mylaf·2024-01-03 05:07

R机器学习mlr3：模型评价和比较

首先看一下如何获取一个分类变量的混淆矩阵：library(mlr3verse)##载入需要的程辑包：ml
医学和生信笔记·2024-01-02 15:43

第九课：机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理 NLP及机器人

Classification2、做分类的算法分类器Classifier3、用于分类的值是特征Feature4、特征值+种类叫做标记数据Labeleddata5、决策边界Decisionboundaries6、混淆矩阵
笛秋白·2024-01-01 03:48

模型性能评估简介

模型评估混淆矩阵Positive§-正例Negative(N)-负例结果:预测为正类别预测为负类别真实为正类别TruePositive(TP)FalseNegative(FN)真实为负类别FalsePositive
草明·2023-12-31 10:04

机器学习 --- 模型评估、选择与验证

第1关：为什么要有训练集与测试集第2关：欠拟合与过拟合第3关：偏差与方差第4关：验证集与交叉验证第5关：衡量回归的性能指标第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵importnumpyasnpdefconfusion_matrix
*Crystal·2023-12-30 10:15

大创项目推荐 深度学习乳腺癌分类

良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵
laafeer·2023-12-30 05:31

超详细YOLOv8图像分类全程概述：环境、训练、验证与预测详解

搭建环境说明数据集准备项目目录结构展示不同版本性能对比模型参数和性能解释模型对比训练执行训练示意代码训练参数说明训练正常执行示意训练结果文件解释weightsargs.yamlconfusion_matrix.png（未标准化的混淆矩阵
E寻数据·2023-12-29 12:13

分别使用MLP，CNN和Attention对Kaggle上的LOL比赛数据进行预测胜负

过程分为：处理数据，划分训练集和预测集，定义模型和优化器，生成混淆矩阵。整个部分比较简单，使用了GPU进行训练，主要是熟悉训练网络的流程和框架。
LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:06

一文读懂分类模型评估指标

本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和F1分数。混淆矩阵混淆矩阵是在分类问题中用于评估模型性能的表格，它展示了模型对样本的分类情况。混淆矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别。
deephub·2023-12-28 12:27

机器学习系列 - 2.如何评价模型的好坏

A.评价分类的相关指标：精准度，混淆矩阵，精准率，召回率，F1score,ROC曲线1.混淆矩阵：TN：真实值是0，预测值也是0，即我们预测是negative，预测正确了。
小蘑菇1962·2023-12-27 12:09
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