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混淆矩阵
分类模型评价指标说明
文章目录分类模型评价指标说明
混淆矩阵
例子
混淆矩阵
定义
混淆矩阵
代码正确率真阳率和假阳率真阳率假阳率真阳率和假阳率的公式比较ROC/AUC例子阈值对TPR和FPR的影响ROC曲线ROC曲线的用处AUC精准率和召回率精准率召回率两者公式比较精准率和召回率的关系阈值对精准率和召回率的
Jeff-Chow000
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2022-12-31 01:02
机器学习
1024程序员节
机器学习 | 机器学习100天(5) --- k-近邻算法(k-NN)
天系列学习笔记基于机器学习100天(中文翻译版),机器学习100天(英文原版)所有代码使用iPythonNotebook实现完整代码目录实验综述数据集1.数据预处理2.使用k-NN对训练集进行训练3.对测试集进行预测4.生成
混淆矩阵
实验综述数据集
CoreJT
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2022-12-31 01:31
林轩田机器学习
机器学习100天
k近邻算法(k-NN)
sklearn
机器学习理论之(4):模型评估方法,如何评价分类器,如何切分数据集,错误类型,二分类的
混淆矩阵
,多分类
混淆矩阵
,baseline & benchmark
文章目录选择测试数据优秀分类器指标衡量分类器性能的一般方法Question切分训练测试集(Train/testsplit)Questions:简单随机划分(randomhandout)留一法(leave-one-out)留一法交叉验证(leave-one-outcrossvalidation)重复随机分段采样(repeatedrandomsubsampling)K-折交叉验证(K-foldcros
暖仔会飞
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2022-12-31 01:31
机器学习与深度学习
软件工程学习内容
机器学习
分类
深度学习
模型评估
机器学习入门研究(四)-评价指标-自我感觉总结的还不错的
目录一、评价指标二、
混淆矩阵
(ConfusionMatrix)1.简单介绍2.二分类
混淆矩阵
3.多类别
混淆矩阵
三、准确率(Accuracy)1.二分类的
混淆矩阵
2.多分类
混淆矩阵
四、精确率(Precision
好人静
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2022-12-31 01:01
机器学习
机器学习
评价指标
机器学习之模型评价指标(自学笔记)
机器学习之模型评价指标(自学笔记)文章目录机器学习之模型评价指标(自学笔记)一,R2R^2R2定义R2R^2R2与皮尔逊相关系数(PCC)二,
混淆矩阵
三,正确率四,准确率与召回率五,ROC曲线,AUC值一
zhi金——金小亮
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2022-12-31 01:31
机器学习
人工智能
算法
机器学习100天(十九):019 分类模型评价指标-
混淆矩阵
机器学习100天,今天讲的是:分类模型评价指标-
混淆矩阵
。《机器学习100天》完整目录:目录一、准确率(Accuracy)逻辑回归是一个分类模型,那么对于分类模型,如何评估它的优劣呢?
红色石头Will
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2022-12-31 01:30
机器学习100天
分类
矩阵
深度学习
人工智能
python多分类
混淆矩阵
代码_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)...
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。
Ke Shi
·
2022-12-30 19:25
python多分类混淆矩阵代码
混淆矩阵
的原理以及使用
目录前言一、原理详解二、
混淆矩阵
的相关API介绍以及样例总结前言
混淆矩阵
用来评估分类的准确性。
ㄣ知冷煖★
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2022-12-30 19:25
机器学习
Python
自然语言处理
矩阵
sklearn
python
sklearn预测评估指标:
混淆矩阵
计算详解-附Python计算代码
目录前言
混淆矩阵
python代码前言很多时候需要对自己模型进行性能评估,对于一些理论上面的知识我想基本不用说明太多,关于校验模型准确度的指标主要有
混淆矩阵
、准确率、精确率、召回率、F1score。
fanstuck
·
2022-12-30 19:50
一文速学-机器学习算法模型速学
python
sklearn
算法
R语言使用caret包的bag函数拟合bagging二分类算法、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类
混淆矩阵
R语言使用caret包的bag函数拟合bagging二分类算法、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类
混淆矩阵
(包含许多衍生指标、PPV、NPV
statistics.insight
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2022-12-30 14:11
R语言入门课
人工智能
r语言
数据挖掘
数据分析
【Matlab】基于卷积神经网络CNN实现多分类预测(Excel可直接替换数据)
【Matlab】基于卷积神经网络CNN实现多分类预测(Excel可直接替换数据)1.算法简介2.测试数据集3.替换数据4.训练进度图5.网络分析图6.
混淆矩阵
5.对比结果6.代码及注释1.算法简介CNN
敲代码两年半的练习生
·
2022-12-30 08:09
#
Matlab与深度学习
matlab
cnn
分类
常用分类评估指标(二分类&多分类)
混淆矩阵
(confusionmatrix)在介绍各种指标前,先介绍
混淆矩阵
,基本所有的评价指标都是基于
混淆矩阵
计算得来的。
混淆矩阵
每一行代表数据的真实类别,每一列代表预测类别。
Sophia要一直努力
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2022-12-30 04:36
数据分析
机器学习
数据分析
一文读懂多分类的评价指标(微平均、宏平均、加权平均)
做CRF的时候会碰到多分类下的评价指标,记录一下二分类的情况下可以参考二分类评价标准以一个三分类举例三分类的
混淆矩阵
如下对于猫来说recall(猫)=4/6=0.66precision(猫)=4/(4+
one-莫烦
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2022-12-30 04:36
机器学习
深度学习
分类
算法
人工智能
机器学习
分类问题中的各种评价指标——precision,recall,F1-score,macro-F1,micro-F1
目录一、二分类评价指标1、真实标签-预测标签的
混淆矩阵
2、accuracy3、precision、recall和F1-score4、指标的选择问题二、多分类评价指标1、macro-F12、weight-F13
_____miss
·
2022-12-30 04:06
NLP
分类
分类指标
分类问题的评价指标:多分类【Precision、 micro-P、macro-P】、【Recall、micro-R、macro-R】、【F1、 micro-F1、macro-F1】
一、
混淆矩阵
对于二分类的模型,预测结果与实际结果分别可以取0和1。我们用N和P代替0和1,T和F表示预测正确和错误。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)。
u013250861
·
2022-12-30 04:47
#
NLP应用/分类
分类
机器学习
人工智能
逻辑回归对信用卡欺诈进行分析
文章目录逻辑回归分类器模型评估指标
混淆矩阵
使用逻辑回归对信用卡欺诈分析进行预测逻辑回归分类器 逻辑回归,也叫作logistic回归。
第二人生2
·
2022-12-29 19:01
数据分析数据挖掘项目
空间分析(二)——统计进阶
点模式分析密度分析方位分析中心位置标准差椭圆属性分析其它完全空间随机性(CompeteSpatialRandomness-CSR)点过程的协变量效应趋势分析线性趋势单调趋势随机性和断点检验随机性检验突变点检测空间插值描述统计量距离与相似性多样性不均衡系数
混淆矩阵
相关内容
angel0929
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2022-12-29 13:10
算法
概率论
利用mAP评估目标检测模型
之前我们详细研究了
混淆矩阵
、模型准确性、精确度和召回率。我们也使用Scikit-learn库来计算这些指标。现在我们将扩展讨论以了解如何使用精度和召回率来计算mAP。
冷冻工厂
·
2022-12-29 13:44
程序人生
利用mAP评估目标检测模型
之前我们详细研究了
混淆矩阵
、模型准确性、精确度和召回率。我们也使用Scikit-learn库来计算这些指标。现在我们将扩展讨论以了解如何使用精度和召回率来计算mAP。
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2022-12-28 23:25
程序员
机器学习评估方法
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、分类评估指标1,
混淆矩阵
sklearn的
混淆矩阵
2,准确率Accuracy3,精确率Precision4,召回率Recall5
Fran OvO
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2022-12-28 18:06
数学建模
python
人工智能
机器学习实战——模型评估与结果修正
在预测模型生成结果之后,我们需要对得到的结果进行评估,进而修正预测模型,这时需要用到
混淆矩阵
(confusionmatrix),也称为错误矩阵(errormatrix)。
_Yucen
·
2022-12-28 13:52
ML&DM
机器学习笔记
混淆矩阵
【机器学习】模型评估与选择(实战)
jupyternotebook中的字体大小样式等)二、数据集读取与查看三、交叉验证实验1、划分数据集并置乱2、设计交叉验证实验3、进行训练(采用随机梯度下降分类器)4、用训练好的分类器进行预测5、使用交叉验证测量准确性四、
混淆矩阵
实验五
酱懵静
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2022-12-28 13:48
机器学习
模型评估与选择
PR曲线
ROC曲线
交叉验证
第六章 模型的验证、监控与调优
目录:模型的区分度模型的预测性与
混淆矩阵
模型的平稳性模型的调优模型的区分度区分度的概念评分模型的作用是通过分数将好坏人群进行区分。
夜景黑色调
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2022-12-28 02:19
搭建金融信贷中的机器学习模型
机器学习
人工智能
数据分析
python
深度学习
目标检测的评价指标
目标检测的评价指标1.
混淆矩阵
(ConfusionMatrix)
混淆矩阵
是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。
ineclipse
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2022-12-28 01:55
目标检测
深度学习
计算机视觉
R语言使用party包的ctree函数拟合条件推理树多分类模型、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类
混淆矩阵
R语言使用party包的ctree函数拟合条件推理树多分类模型、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类
混淆矩阵
(包含许多衍生指标、PPV、NPV
statistics.insight
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2022-12-27 20:21
R语言入门课
人工智能
r语言
数据挖掘
数据分析
二分类及多分类ROC和PR曲线绘制
1.二分类曲线在绘制曲线之前,首先来看一下
混淆矩阵
。其中TP
抱抱宝
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2022-12-27 17:29
机器学习
分类
人工智能
数据分析
Python多分类问题pr曲线绘制
上图为测试结果的
混淆矩阵
,表示一个数据集上的所有测试结果。其中竖列均为测试结果,即分类器预测概率大于0.5为正类,小于0.5即为负类。横列表示groundtruth,即真实的类别。
努力学习的朱朱
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2022-12-27 17:29
分类
深度学习
pytorch
python
目标检测
机器学习(五)模型评估与优化
目录一、定义和公式1.过拟合Overfit与欠拟合Underfit2.数据分离与
混淆矩阵
ConfusionMatrix3.模型优化二、代码实战1.酶活性预测1.1建立线性回归模型,计算测试数据集上的R2
想要好好撸AI
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2022-12-27 12:47
机器学习与深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
【ML】异常检测、PCA、
混淆矩阵
、调参综合实践(基于sklearn)
【ML】异常检测、PCA、
混淆矩阵
、调参综合实践(基于sklearn)加载数据可视化数据异常点检测PCA降维使用KNN进行分类并可视化计算
混淆矩阵
调节n_neighbors参数找到最优值加载数据数据集:
胡子哥_
·
2022-12-27 03:07
机器学习
python
算法
矩阵
sklearn
python
yolov5ds-断点训练、继续训练、先终止训练并调整最终epoch(yolov5同样适用)
目录参考链接1.训练过程中中断了,继续训练如果觉得数值差不多稳定了,但是距离最终设置的epoch还很远,所以想要停止训练但是又得到yolov5在运行完指定最大epoch后生成的一系列map、
混淆矩阵
等图
孟孟单单
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2022-12-26 14:18
yolov5ds
深度学习
python
人工智能
erwin模型怎么保存_模型的评估指标
一.精确率与召回率1.
混淆矩阵
在分类过程中,预测结果与正确标记之间存在四种不同的组合,构成了
混淆矩阵
。(适用于多分类)2.精确率:预测结果为正例的样本中真实为正例的比例3.召回率:真实为正例的样本中预
weixin_39882317
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2022-12-26 01:09
erwin模型怎么保存
R语言使用caret包的bag函数拟合bagging多分类算法、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类
混淆矩阵
R语言使用caret包的bag函数拟合bagging多分类算法、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类
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(包含许多衍生指标、PPV、NPV
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2022-12-25 23:03
R语言入门课
人工智能
r语言
数据挖掘
数据分析
机器学习实战——分类及性能测量完整案例(建议收藏慢慢品)
文章目录1.获取数据2.训练二元分类器3.性能测量3.1交叉验证测量准确率3.2
混淆矩阵
3.3精度和召回率3.4F1F_1F1分数3.5精度/召回率权衡3.6ROC曲线4.多类分类器5.误差分析6.多标签分类
Dream丶Killer
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2022-12-25 19:53
机器学习
数据挖掘
机器学习
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大数据
集成学习Day6 sklearn分类模型的评估、优化与基于SVM的人脸分类实例
优化与人脸分类实例目录集成学习Day6sklearn分类模型的评估、优化与人脸分类实例1.模型评估与优化(1)超参数选择A使用网格搜索选择超参数B使用随机搜索选择超参数(2)模型评估(以乳腺癌数据集二分类为例)A
混淆矩阵
Fox_Alex
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2022-12-25 09:59
机器学习
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一文读懂准确率、精准率、召回率、ROC、AUC、F1值
准确率,精准率,召回率分类问题中的
混淆矩阵
如下TP:预测为1,预测正确,即实际1FP:预测为1,预测错误,即实际0FN:预测为0,预测错确,即实际1TN:预测为0,预测正确即,实际0准确率accuracy
one-莫烦
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2022-12-24 23:58
机器学习
机器学习
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【分类模型评估指标】——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
评估指标总览
混淆矩阵
最烦的TP、FN、FP、TN构成的
混淆矩阵
!!TP–TruePo
紧到长不胖
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2022-12-24 23:58
基础科普
机器学习
人工智能
详解准确率、精确率、召回率、F1值的含义
1.
混淆矩阵
介绍各个指标之前,我们先来了解一下
混淆矩阵
。假如现在有一个二分类问题,那么预测结果和实际结果两两结合会出现如下四种情况。
小白之比白更白
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2022-12-24 23:57
知识图谱
自然语言处理
人工智能
机器学习
精确率、准确率、召回率、ROC、AUC的概念,计算方式和代码实现
2.
混淆矩阵
既然要对样本进行学习然后用模型预测测试集样本是正样本还是负样本,那么就必然有以下
comli_cn
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2022-12-24 22:26
机器学习相关
深度学习相关
基于BERT的情感分析模型
it编码影响程度示意图4二、数据收集及预处理5数据集52.文本预处理6(1)数据清洗6(2)文本分词7(3)过滤停用词7三、基于BERT的情感分析模型8输出层示意图12四、实验141.评价指标14三分类
混淆矩阵
biyezuopinvip
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2022-12-24 20:48
bert
深度学习
机器学习
情感分析模型
课程设计
【机器学习】ROC曲线与PR曲线
一、前置概念1.
混淆矩阵
预测为Positive预测为Negative实际值为PTPFN实际值为NFPTN前一个字母:预测正确为T,预测错误为F;后一个字母:预测为正例为P,预测为负例为N。
取经小尼姑
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2022-12-24 19:56
人工智能
python
混淆矩阵
的代码实现
importosimportjsonimporttorchfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmimportmatplotlib.pyplotaspltfromprettytableimportPrettyTableimportcreatdatasetimportresnextclassCo
jsy在学习
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2022-12-24 11:44
pytorch
深度学习
计算机视觉
推荐系统评价指标
混淆矩阵
TruePositive(真正,TP):将正类预测为正类数.TrueNegative(真负,TN):将负类预测为负类数.FalsePositive(假正,FP):将负类预测为正类数.
xLyons
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2022-12-24 10:45
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R语言使用class包的knn函数拟合K近邻二分类模型、caret包的confusionMatrix函数输出二分类
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R语言使用class包的knn函数拟合K近邻二分类模型、caret包的confusionMatrix函数输出二分类
混淆矩阵
(包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等)目录
statistics.insight
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2022-12-24 03:34
R语言入门课
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数据挖掘
数据分析
分类模型的效果度量---R语言实现
目录一、分类模型介绍二、
混淆矩阵
三.接受者操作特征(ROC)曲线四、提升图五、R语言实现一、分类模型介绍分类模型一般产生两种类型的预测。
志愿君
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2022-12-23 19:42
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R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析二分类模型(binary classification)、predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、输出多分类
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数据分析
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与miou代码
一、
混淆矩阵
#计算
混淆矩阵
defgenerate_matrix(num_class,gt_image,pre_image):#正确的gt_maskmask=(gt_image>=0)&(gt_image
fksfdh
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机器学习与深度学习
矩阵
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机器学习
python
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python 图像语义分割mIOU代码详解
1、fast_hist(label.flatten(),pred.flatten(),num_classes)2、生成关于像素的
混淆矩阵
k=(a>=0)&(a
小雷notes
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实用
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机器学习模型性能评估指标总结以及python实现
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机器学习中不同衡量指标的对比(python)
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TP(TruePositive):被正确预测的正例。即该数据的真实值为正例,预测值也为正例的情况;TN(TrueNegative):被正确预测的反例。
今天不熬夜!
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