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Linux
混淆矩阵
【机器学习系列】浙大机器学习课程-第二章支持向量机
文章目录1.支持向量机线性可分情况1.1线性可分的定义1.2线性可分下的优化问题2.支持向量机算法2.1核函数的定义2.2原问题和对偶问题3.度量系统性能的标准3.1识别率3.2
混淆矩阵
3.3ROC曲线
lrchang
·
2023-01-09 15:15
机器学习系列
机器学习
支持向量机
人工智能
随机森林、数据集划分、准确率、
混淆矩阵
(Python实现)
目录0今日目标1随机森林(RandomForestClassifier)1.1案例11.2案例22数据集划分(train_test_split)3准确率(accuracy_score)4
混淆矩阵
(confusion_matrix
荔枝科研社
·
2023-01-09 14:59
#
机器学习
深度学习
机器学习
python
人工智能
一文读懂精准率、召回率、pr曲线、roc曲线
首先来看下平时我们如何来表示预测正负例的,对于二分类的情况,我们的预测结果有两种情况,样本的真实标签也有两种情况,所以组合会有4中情况,也就是所谓的
混淆矩阵
:其中:P:(posit
xuechenLCB
·
2023-01-09 12:18
算法
机器学习
机器学习
算法
深度学习
机器学习性能评估——PR曲线与ROC曲线
在介绍精确率和召回率之前,先来看下如下的
混淆矩阵
:真实情况\预测结果正负正TPFN负FPTN把正例正确分类为正例,表示为TP(truepositive),把正例错误分类为负例,表示为FN(falsenegative
Coding_Qi
·
2023-01-09 12:47
机器学习
人工智能
【Matlab】基于朴素贝叶斯NB实现多分类预测(Excel可直接替换数据)
【Matlab】基于朴素贝叶斯NB实现多分类预测(Excel可直接替换数据)1.算法简介1.1算法原理2.测试数据集3.替换数据4.函数说明4.1文件结构4.2文件函数5.
混淆矩阵
6.对比结果7.代码及注释
敲代码两年半的练习生
·
2023-01-09 11:00
#
Matlab与机器学习
算法
matlab
分类
朴素贝叶斯
AUC代码实现
对于二分类需要考虑
混淆矩阵
ROC(receiveroperatingcharacteristiccurve)通过TPR和FPR得到通过FPR为横轴,TPR为纵轴,在
YJ语
·
2023-01-09 07:41
#
机器学习
Python 2022实现完整的卷积神经网络
深度学习卷积神经网络(CNN)–Keras&TensorFlow2你会学到什么深梦数据扩充利用光彩造型修护发膏开始数据扩充Con2DMaxPooling2D提前停止Matplotlib
混淆矩阵
熊猫数组最小最大缩放器
云桥网络.
·
2023-01-09 05:00
python
cnn
机器学习
机器学习模型评估指标
Ⅰ.分类问题常用精度Accuracy
混淆矩阵
查准率(准确率)查全率(召回率)PR曲线与AP、mAPF值ROC曲线与AUC值HingelossMatthews相关系数/phi系数:二值化输入1.
混淆矩阵
(
noobiee
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2023-01-08 18:17
机器学习
深度学习
人工智能
Python使用支持向量机(SVM)方法对UCI 乳腺癌诊断数据集二分类任务
涉及到的方法:机器学习SVM,
混淆矩阵
,选择核函数,调参加载数据集#加载数据path='D:/code/breast_cancer/wdbc.data'names=['IDnumber','Diagnos
zQIANYUN
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2023-01-08 16:30
小课程设计
python
支持向量机
分类
数据仓库与数据挖掘——模型评估指标
一、
混淆矩阵
1、基本概念
混淆矩阵
(confusionmatrix),又称为可能性表格或是错误矩阵。
LiuXin67X
·
2023-01-08 12:16
算法
数据挖掘
人工智能
神经网络性能评价指标
先来了解
混淆矩阵
一.
混淆矩阵
首先,所有的样本(数据)中,可以被分为正样本和负样本。
目七
·
2023-01-08 09:22
神经网络
神经网络
auc计算公式_图解机器学习的准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
本文将用通俗易懂的方式讲解分类问题的
混淆矩阵
和各种评估指标的计算公式。将要给大家介绍的评估指标有:准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线。
weixin_39867708
·
2023-01-08 07:11
auc计算公式
cv曲线面积的意义
回归问题的置信区间AUC
模型效果评估指标(ROC、AUC/KS、Lift、PSI)
以二分类问题为例
混淆矩阵
(ConfusionMatrix)对测试集数据进行预测,得到下列
混淆矩阵
中的数据注:TP、FN、FP、TN以预测的结果是否准确来命名。
Tao_666
·
2023-01-07 15:42
信贷风控建模
统计模型
多分类
混淆矩阵
的求解及绘制(相关代码及参考资料指路)
①参考博客Python多分类
混淆矩阵
(IT技术)(qb5200.com)http://www.qb5200.com/article/492999.htmlsklearn中
混淆矩阵
(confusion_matrix
_Brooke_
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2023-01-06 17:12
指静脉识别
分类
python
人工智能
python机器学习 二分类
混淆矩阵
_Scikit-learn的
混淆矩阵
NPV=TrueNegative/(TrueNegative+FalseNegative)我会快速显示
混淆矩阵
,下面是ju
舞蝶迷香径
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2023-01-06 11:51
python机器学习
二分类
混淆矩阵
机器学习(六)结果分析(过拟合、欠拟合)
模型评估常用方法分类模型常用评估方法:指标描述Accuracy准确率Precision精准度/查准率Recall召回率/查全率P-R曲线查准率为纵轴,查全率为横轴,作图F1F1值ConfusionMatrix
混淆矩阵
老衲要学习
·
2023-01-05 20:58
机器学习
机器学习
人工智能
算法
Top-1 accuracy和Top-5 accuracy的概念及理解
由此可以看出,top5一般比top1大自行理解的解释在
混淆矩阵
中,可以看到每一个数字代表着每个真实类别被预测成所有类别的概率,那么在这
LIsaWinLee
·
2023-01-05 19:34
深度学习
人工智能
计算机视觉
机器学习
深度学习 | (5) 2分类、多分类问题评价指标以及在sklearn中的使用
目录1.二分类评价指标2.多分类评价指标3.总结1.二分类评价指标常用的二分类评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC、ROC、P-R曲线、MCC等
混淆矩阵
2分类问题的
混淆矩阵
是2*
CoreJT
·
2023-01-05 19:29
深度学习
深度学习
sklearn中的分类评估指标
2分类评估指标
多分类评估指标
分类指标:准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC、AUC、宏平均、加权平均
本文将介绍:
混淆矩阵
(ConfusionMatrix)准确率(accuracy)召回率(recall)精确率(precision)F1scoreROC和AUC宏平均(macroavg)微平均(microavg
TFATS
·
2023-01-05 19:26
nlp
深度学习
算法
机器学习
深度学习
人工智能
nlp
自然语言处理
YOLO数据训练效果评估
2、confusion_matrix.png
混淆矩阵
混淆矩阵
将数据集中的数据按照真实类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。行坐标轴表示真实类别,列坐标轴代表推理类别以上面
混淆矩阵
为例:
拔刀为代码
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2023-01-05 14:50
YOLOv5
深度学习
人工智能
图像检测常用评价指标与数据集
2.
混淆矩阵
(ConfusionMatrix)
混淆矩阵
是以模型预测的类别数量统计信息为横轴,真实标签的数量统计信息为纵轴画出的矩阵。
AI_Frank
·
2023-01-05 14:56
图像处理
计算机视觉
机器学习
分类预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测(含
混淆矩阵
)
分类预测|MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测(含
混淆矩阵
)目录分类预测|MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测(含
混淆矩阵
)分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍MATLAB
机器学习之心
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2023-01-05 13:02
#
GRU门控循环单元
#
RNN循环神经网络
分类预测
GRU
门控循环单元
多特征分类
分类预测
混淆矩阵
二分类中Scikit-learn的
混淆矩阵
的默认输出的正确表示
结论:1.当confusion_matrix(y_true,y_pred)时默认输出为:2.当使用labels参数confusion_matrix(y_true,y_pred,labels=[1,0])时:
qq_43361801
·
2023-01-05 05:00
sklearn
python
机器学习
最全PR曲线、ROC曲线以及AUC计算公式详解
评价指标系列PR曲线查准率和查全率PR曲线绘制ROC曲线TPR和FPRROC曲线绘制AUC的计算python代码实现及注解类别不平衡问题PR曲线
混淆矩阵
预测\真实PNPTPFPNFNTN查准率和查全率查准率
蓝色仙女
·
2023-01-05 00:28
评价指标
机器学习
深度学习
机器学习
python
AUC详解
而ROC的计算又需要借助
混淆矩阵
,因此,我们先从
混淆矩阵
开始谈起。
混淆矩阵
假设,我们有一个任务:给定一些患者的样本,构建一个模型来预测肿瘤是不是恶性的。
ac7
·
2023-01-05 00:57
毕业设计
AUC原理详细讲解
一、AUC含义首先,在试图弄懂AUC和ROC曲线之前,首先要彻底理解
混淆矩阵
的定义!
晚睡的人没对象
·
2023-01-05 00:26
自然语言处理
自然语言处理
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
命名实体识别(NER)-模型评估:词级别评估、实体级别评估【Precision、Recall、F1】
将他们两两组合,就形成了下图所示的
混淆矩阵
(注意:组合结果都是针对预测结果而言的)。由于1和0是数字,阅读性不好,所以
u013250861
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2023-01-04 22:00
#
NLP/命名实体识别(NER)
自然语言处理
机器学习
人工智能
深度学习评价指标——AUC
二分类评价指标——
混淆矩阵
上表为
混淆矩阵
,行表示预测的label值,列表示真实label值。
weixin_54096215
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2023-01-04 13:24
推荐系统与深度学习基础知识
深度学习
神经网络
机器学习
混淆矩阵
及其相关评价指标
本文首发于馆主君晓的博客,链接地址为:
混淆矩阵
及其相关评价指标在机器学习或者深度学习领域,我们常常会用到
混淆矩阵
,以及与之相关的一些评价指标,今天就稍微总结一下什么是
混淆矩阵
以及里面的一些评价指标及其相关含义
馆主君晓
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2023-01-04 13:48
评价指标
机器学习
人工智能
混淆矩阵
召回率
精确率
评估深度学习模型的指标:
混淆矩阵
、准确率、精确率和召回率
这个教程将会讨论如何计算
混淆矩阵
、准确率、精确率和召回率。具体而言,主要内容如下:(1)二分类的
混淆矩阵
(2)多分类的
混淆矩阵
(3)使用Scik
lp_oreo
·
2023-01-04 13:18
目标检测
深度学习评价指标总结及代码实现
1.分类任务
混淆矩阵
混淆矩阵
就是统计分类模型的分类结果,即:统计归对类,归错类的样本的个数,然后把结果放在一个表里展示出来,这个表就是
混淆矩阵
。
五角场研究僧
·
2023-01-04 13:18
python
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习中的评价指标函数
PRAP
混淆矩阵
TP:正确分类到正样本的样本个数TruePositiveFP:错误分类分到正样本的个数FalsePositiveTN:正确分类到负样本的样本个数TrueNegativeFN:错误分类分到负样本的样本个数
龙海L
·
2023-01-04 13:17
python
入门
目标检测
机器学习
深度学习
深度学习评价指标
深度学习模型评价指标图像分类评价指标准确率Accuracy精确度Precision和召回率RecallF1score
混淆矩阵
ROC曲线与AUC图像分类评价指标图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务,也是几乎所有的基准模型进行比较的任务
Make Huang
·
2023-01-04 13:46
深度学习
评价指标
【深度学习中模型好坏的所有评价指标汇总(
混淆矩阵
、recall、precision、F1、AUC面积、ROC曲线、ErrorRate)】
深度学习中模型好坏的所有评价指标汇总(
混淆矩阵
、recall、precision、F1、AUC面积、ROC曲线、ErrorRate)0.
混淆矩阵
truepositives(TP):在这些情况下,我们预测
CL_Meng77
·
2023-01-04 13:15
基础知识
python
深度学习
机器学习
深度学习中的
混淆矩阵
以及各种评价指标
混淆矩阵
TP:Truepositive被判定为正样本(Positive)事实上也是正样本(True)。FP:FalsePostivate被判定为正样本(Positive)。
无能者狂怒
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2023-01-04 13:12
深度学习
深度学习
人工智能
PyTorch 模型训练实用教程(六):监控模型——可视化
本章将介绍如何在PyTorch中使用TensorBoardX对神经网络进行统计可视化,如Loss曲线、Accuracy曲线、卷积核可视化、权值直方图及多分位数折线图、特征图可视化、梯度直方图及多分位数折线图及
混淆矩阵
图等
坚硬果壳_
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2023-01-04 10:56
pytorch学习笔记
混淆矩阵
计算Accuracy,IoU,dice等评价指标出现nan值
出现nan值时,一定要关注数据、数据、数据!!!(重要的事说三遍!)首先,代码如下:问题如下:提示long_scalars中出现无效值,acc、iou、dice值为nan,原因可能是因为分母出现了0(通过调试确实是因为分母出现了0)调试:首先查看一下img和label的形式:...导入数据集,模型...net=UNet()img,label=next(iter(train_dl))#读取img和l
尘说
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2023-01-04 02:42
矩阵
numpy
python
分类(六)—— 模型评估与选择
分类器性能的度量1.
混淆矩阵
根据实际类别与机器学习预测类别的组合(
混淆矩阵
,ConfusionMatrix)可分为真正例(TrueP
shi_jiaye
·
2023-01-03 12:04
python机器学习与数据挖掘
机器学习
python
人工智能
分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例
(1):
混淆矩阵
2008/12/25数据挖掘与机器学习、生物与医学统计、统计软件ConfusionMatrix、Logistic回归、SAS、Sensitiveity、Specificity、分类模型、
伙伴几时见
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2023-01-03 09:30
python数据挖掘
分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(2): ROC和AUC
上回我们提到,ROC曲线就是不同的阈值下,以下两个变量的组合(如果对Sensitivity和Specificity两个术语没有概念,不妨返回,《分类模型的性能评估——以SASLogistic回归为例(1):
混淆矩阵
GarfieldEr007
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2023-01-03 09:29
机器学习
分类模型
性能评估
Logistic回归
ROC
AUC
边境的悍匪—机器学习实战:第三章 分类
这一章我们将更加深入的了解分类模型,二元分类、多类分类、多标签分类、多输出分类,以及分类模型的性能测量精度/召回率和ROC,最后再对模型使用
混淆矩阵
进
doubleZ7
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2023-01-03 09:43
机器学习实战
机器学习
分类
python
逻辑回归模型及应用-sklearn
数据集导入->训练集和测试集的划分->数据标准化->模型导入与训练->测试集结果预测->分类情况可视化->
混淆矩阵
以及多指标精度评价。
HBenZ
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2023-01-02 12:44
python数据挖掘
机器学习——分类算法之K近邻+朴素贝叶斯,模型选择与调优
优缺点应用场景案例——鸢尾花分类朴素贝叶斯算法概率基础联合概率和条件概率朴素贝叶斯——贝叶斯公式拉普拉斯平滑系数sklearn朴素贝叶斯实现API案例——20类新闻文本分类朴素贝叶斯分类的优缺点分类模型的评估
混淆矩阵
精确率
非零因子
·
2023-01-02 08:24
机器学习
机器学习
机器学习基础——分类算法之朴素贝叶斯算法(Bayes)、分类模型评估、选择和调优
贝叶斯公式3sklearn包中的API(MultinomialNB)4朴素贝叶斯算法案例——文本分类4.1案例流程4.2代码及结论4.3案例缺点5朴素贝叶斯的优缺点5.1优点5.2缺点6分类模型的评估6.1
混淆矩阵
chelsea_tongtong
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2023-01-02 08:49
机器学习
sklearn
算法
机器学习
分类
朴素贝叶斯及模型选择、调优
2.联合概率3.条件概率二、朴素贝叶斯1.朴素贝叶斯计算方式2.拉普拉斯平滑3.朴素贝叶斯API三、朴素贝叶斯算法案例1.案例概述2.数据获取3.数据处理4.算法流程5.注意事项四、分类模型的评估1.
混淆矩阵
Swayzzu
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2023-01-02 08:11
机器学习基础
算法
概率论
机器学习
朴素贝叶斯、精确率与召回率、交叉验证
朴素贝叶斯、精确率与召回率、交叉验证一、朴素贝叶斯(1)朴素贝叶斯的原理(2)朴素贝叶斯公式的使用二、朴素贝叶斯API(1)朴素贝叶斯案例(2)朴素贝叶斯总结三、分类模型的评估(1)
混淆矩阵
(2)精确率
VEkoing
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2023-01-02 08:38
机器学习
python
scikit-learn
机器学习中的模型评价策略metric(ROC,PR,AUC,F1)
TP(真阳性truepositives)TN(真阴性truenegatives)FP(假阳性falsepositives)FN(假阴性falsenegatives)分布图:
混淆矩阵
:准确率(accuracy
真的不是这样的
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2023-01-01 19:13
机器学习
评估指标(Metric)(一)
在分类任务中,各指标的计算基础都来自于对正负样本的分类结果,用
混淆矩阵
表示:其中,精度(accuracy)表示所有分类正确的样本占全部样本的比例。
不负韶华ღ
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2023-01-01 19:42
深度学习(基础)
机器学习
人工智能
算法
基于逻辑回归和xgboost算法的信用卡欺诈检测(python)
基于逻辑回归和xgboost算法的信用卡欺诈检测认识数据数据规范化数据分组SMOTE过采样算法
混淆矩阵
k折交叉验证逻辑回归算法XGBoost算法参考博客认识数据importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
LY.
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2022-12-31 12:48
信用卡欺诈检测
机器学习
python
数据挖掘
机器学习100天(二十):020 分类模型评价指标-PR曲线
《机器学习100天》完整目录:目录上一节我们已经了解了
混淆矩阵
的概念,并掌握了精确率、召回率的计算公式,在这里。现在我们来学习PR曲线的概念。
红色石头Will
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2022-12-31 11:28
机器学习100天
分类
人工智能
深度学习
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