混淆矩阵

竞赛保研 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
iuerfee·2023-12-27 05:12

Pytorch项目肺癌检测项目之七 （总结）

1.两个模型的构建，分类模型（卷积）和分割模型（U-Net）模型2.数据加载、损失、训练验证登录环节的代码编写3.用F1Score进行模型评估（混淆矩阵）4.数据重复采样和数据增强等优化方法5.使用Tensorboard
永远的HelloWorld·2023-12-26 07:55

混淆矩阵及ROC曲线、AUC的介绍及其用法

混淆矩阵混淆矩阵是用于评估分类模型性能的表格，用于展示模型在测试集或验证集上的预测结果与实际情况之间的对应关系。
rubyw·2023-12-25 23:45

yolov5 评价指标

1.混淆矩阵（confusionmatrix)文字解释：简单来说是判断这个类分的正确不正确的。那这个判断是不是有4种情况。（1）真实值是正确的，预测值也是正确的。
isserendipity·2023-12-24 06:52

机器学习---模型评估

1、混淆矩阵对以上混淆矩阵的解释：P：样本数据中的正例数。N：样本数据中的负例数。Y：通过模型预测出来的正例数。N：通过模型预测出来的负例数。
30岁老阿姨·2023-12-17 12:35

机器学习中的混淆矩阵

让混淆矩阵不再混淆混淆矩阵是用于总结分类算法性能的技术。如果每个类中的样本数量不等，或者数据集中有两个以上的类，则仅用分类准确率作为评判标准的话可能会产生误导。
yangzhibo124·2023-12-16 22:13

混淆矩阵及其在 Python 中的应用

混淆矩阵及其在Python中的应用混淆矩阵是机器学习和统计学中常用的工具，用于评估分类模型的性能。
落英缤纷H·2023-12-16 22:32

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等
爱欲无极·2023-12-16 21:23

yolov8实战第二天——yolov8训练结果分析（保姆式解读）

一、混淆矩阵正确挑选（正确）错误没挑选（正确）错误挑选（误检）正确没挑选（漏检）结合这张图看，验证集共11张图，共检测出11只老鼠，一张漏报，被认为是背景。这样就很好理解混淆矩阵第一张图了。
学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:04

机器学习—混淆矩阵

**混淆矩阵简介**混淆矩阵是评估分类模型性能的一种表格布局，用于展示模型预测的准确性。它特别适用于监督学习算法中的分类问题。
我我我想出去玩·2023-12-15 15:04

机器学习模型评估指标

我们这里先引入混淆矩阵。假设我们要做二分类，标签为0和1，预测值当然也是0和1预测为0预测为1真实标签为0TNFP真实标签为1FNTP我们以预测为标准，来分析结果，如果
歌者文明·2023-12-14 18:59

resnet 图像分类的项目

1.项目文件文件下载资源：resnet图像分类的项目代码本章利用reset34作图像分类，包括计算训练集和测试集的loss、accuracy曲线，对训练好的网络在训练集+测试集上求混淆矩阵data文件为训练集
听风吹等浪起·2023-12-14 15:29

【机器学习】043_准确率、精确率、召回率

1.混淆矩阵的概念二分类问题的混淆矩阵为2X2矩阵，由四部分组成：假阴性（FN）：模型预测为负（N），但实际上是正（P）的个数。真阴性（TN）：模型预测为负（N），实际上也是负（N）的个数。
Cyan.__·2023-12-14 13:14

分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测

3.图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图。
机器学习之心·2023-12-06 10:12

【学习笔记】混淆矩阵

混淆矩阵（ConfusionMatrix），又称为错误矩阵，是一种特别适用于监督学习中分类问题评估模型性能的工具。
Bosenya12·2023-12-05 14:10

成为AI产品经理——回归模型评估（MSE、RMSE、MAE、R方）

分类问题的评估是看实际类别和预测类别是否一致，它的评估指标主要有混淆矩阵、AUC、KS。回归问题的评估是看实际值和预测值是否一致，它的评估指标包括MAE、MSE、RMSE、R方。
爱学习的时小糖·2023-12-05 06:23

卷积神经网络（CNN）：艺术作品识别

文章目录一、前言一、设置GPU二、导入数据1.导入数据2.检查数据3.配置数据集4.数据可视化三、构建模型四、编译五、训练模型六、评估模型1.Accuracy与Loss图2.混淆矩阵3.各项指标评估一、
NoteLoopy·2023-12-05 05:46

卷积神经网络（CNN）：乳腺癌识别.ipynb

文章目录一、前言一、设置GPU二、导入数据1.导入数据2.检查数据3.配置数据集4.数据可视化三、构建模型四、编译五、训练模型六、评估模型1.Accuracy与Loss图2.混淆矩阵3.各项指标评估一、
NoteLoopy·2023-12-05 05:07

【代码】基于算术优化算法（AOA）优化参数的随机森林（RF）六分类机器学习预测算法/matlab代码

实现六分类的预测代码运行结果包括多种准确度评价指标，出图多（包括混淆矩阵，分
玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:17

分类模型的评价指标

所以还需要分类报告、混淆矩阵、ROC曲线（AUC的值）等几个指标进行评判，本文主要用代码简洁的介绍如何得出这些指标。
诶尔法Alpha·2023-12-01 22:36

算法评价指标

文章目录回归与分类回归算法评价指标（绝对）回归算法评价指标（相对）分类算法评价指标评估评估指标混淆矩阵(`Confusionmatrix`)：准确率(`Accuracy`):分类错误率(`Classificationerror
撕得失败的标签·2023-12-01 12:53

机器学习 | 混淆矩阵和ROC曲线

机器学习|混淆矩阵和ROC曲线混淆矩阵精准率和召回率ROC曲线混淆矩阵（1）对于二分类TP(TruePositive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0FN(FalseNegative)：将正类预测为负类数
Robin-hlt·2023-12-01 00:49

机器学习中的混淆矩阵

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的表格，它展示了模型在不同类别上的预测情况。对于二分类问题，混淆矩阵的构成如下：假设有两个类别：正例（Positive）和负例（Negative）。
温柔的行子·2023-12-01 00:18

卷积神经网络（CNN）注意力检测

CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估1.Accuracy与Loss图2.混淆矩阵八
NoteLoopy·2023-11-30 13:00

看懂YOLOv7混淆矩阵的含义，正确计算召回率、精确率、误检率、漏检率

误报率、漏报率概念及公式1.1准确率Accuracy1.2精确率Precision1.3召回率Recall1.4F1-Score1.5误检率falserate1.6漏检率missrate2、YOLOv7混淆矩阵分析
孟孟单单·2023-11-29 14:09

python支持向量机分类器怎么用_用Python实现SVM多分类器

支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等项目1说明svm.py该文件中实现了一个简单的SVM，使用SMO
weixin_39881760·2023-11-29 12:39

机器学习中，跑实验常用到的一些API【自用，更新ing】

sklearn库中1.混淆矩阵：使用到的类：【confusion_matrix】，【ConfusionMatrixDisplay】计算混淆矩阵：fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix
爱学习的大白菜·2023-11-29 11:28

二分类混淆矩阵

confusionmatrix概念讲解代码实现绘制热力图概念讲解x=local_labels[idx]y=predicted[idx]x是原本的标签，y是预测的标签首字母T,F，表示模型是否预测正确（T表示正确）次字母N,P，表示预测成了阴性还是阳性（一般认为1是阳性）代码实现test_dataset=TensorDataset(Test_data,Test_label)test_cm_gen=D
lilibiu·2023-11-28 16:01

知识补给站20230419-20230421

10.贷款五级分类11.B端业务和C端业务（参考人人都是产品经理的文章）12.欺诈检测-多分类13.过拟合14.广义线性模型15.经验风险+结构风险16.极大似然估计-求最优参数17.逻辑回归18.混淆矩阵
Charming&M·2023-11-27 16:45

成为AI产品经理——模型评估（混淆矩阵）

一、混淆矩阵1.混淆矩阵的介绍混淆矩阵有两个定义positive（正例）和negative（反例）。分别代表模型结果的好和坏。下图就是一个分类问题的混淆矩阵。横行代表真实的情况，而竖行代表预测的结果。
爱学习的时小糖·2023-11-27 15:44

成为AI产品经理——TPR、FPR、ROC、AUC

如果我们选择不同的阈值，我们就可以得到不同的预测结果，也就可以得到不同的混淆矩阵，从而得到不同的pr
爱学习的时小糖·2023-11-27 15:08

第二十三章 解析PR曲线、ROC曲线、AUC、AP(工具)

混淆矩阵ConfusionMatrix混淆矩阵定义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。
小酒馆燃着灯·2023-11-27 08:24

yolo系列中的一些评价指标说明

文章目录一.混淆矩阵二.准确度(Accuracy)三.精确度(Precision)四.召回率(Recall)五.F1-score六.P-R曲线七.AP八.mAP九[email protected]十.mAP@[0.5:0.95
AoDeLuo·2023-11-26 11:09

给小白的分类教程

【深度学习】【机器学习】分类结果分析指标和方法（混淆矩阵、TP、TN、FP、FN、精确率、召回率）（附源码）_混淆矩阵tpfpfntn-CSDN博客
思考实践·2023-11-25 19:41

GJO-BiLSTM分类预测 | Matlab金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。
前程算法屋·2023-11-25 02:59

机器学习第13天：模型性能评估指标

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录交叉验证保留交叉验证k-折交叉验证留一交叉验证混淆矩阵精度与召回率介绍精度召回率区别使用代码偏差与方差介绍区别交叉验证保留交叉验证介绍将数据集划分为两部分
Nowl·2023-11-24 16:06

画混淆矩阵

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclasses=["Normal","Benign","Insitu","Invasive"]yClasses=["","Normal","Benign","Insitu","Invasive",""]confusion_matrix=np.array([[1.0,0.0,0.0,0.0],[0.0,1.0,0.
木之本樱的小钥匙·2023-11-24 06:24

分类预测 | Matlab实现基于DBN-SVM深度置信网络-支持向量机的数据分类预测

图很多，包括混淆矩阵图、预测效果图，DBN是深度置信网络,相比于CNN更为新颖。2.多特征输入单输出的二分类及
机器学习之心·2023-11-24 03:28

自然语言处理评价指标

对样例集D，精度计算公式如下：混淆矩阵Tru
天一生水water·2023-11-23 19:14

【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维

【人工智能Ⅰ】8-回归&降维8-1模型评价指标分类任务准确率、精确率与召回率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、TPR与FPR回归任务MSE、MAE、RMSE无监督任务（聚类）兰德指数、互信息、轮廓系数回归任务的评价指标
MorleyOlsen·2023-11-23 04:46

机器学习（混淆矩阵）

引出问题如果机器学习的目标是尽量捕获少数类，那么就不能只看模型准确率，需要一个新的评估指标来判断模型好坏。简单来看，只需要查看模型在少数类上的准确率就好，只要能够将少数类尽量捕捉出来，就能够达到目的。但是，新问题又出现了，对多数类判断错误后，会需要人工甄别或者更多的业务上的措施来逐一排除判断错误的多数类，这往往伴随着很高的成本。比如银行在判断《申请信用卡的客户是否会出现违约行为》的时候，如果一个客
今天多喝热水·2023-11-22 15:36

分类模型的评价指标

分类模型的评价有如下几种方式：准确率精准率召回率f1-Scoreauc曲线混淆矩阵概念：在分类任务下，预测结果（PredictCondition）和真实结果（TrueCondition）之间存
浅笑_7cad·2023-11-22 11:12

78基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵

基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵，程序有详细注释，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2023-11-22 08:32

二元分类中的各种评价指标

二元分类中的各种评价指标混淆矩阵1.准确率（accuracy)2.错误率3.召回率（recall）、灵敏度（sensitive）、真正率（truepositiverate）4.特效度（specificity
Peanut_X·2023-11-21 00:32

机器学习之二分类模型评价指标

机器学习之二分类模型评价指标一、二分类模型衡量指标1.1混淆矩阵：Confusionmatrix1.1.1原理1.1.2实现1.2精确度：Accuracy1.2.1原理1.2.2实现1.3准确率：Precision1.3.1
西西先生666·2023-11-21 00:00

精确率、召回率、F1值、ROC、AUC各自的优缺点

主要讨论与分类有关的一些指标：1.混淆矩阵：可以这么理解：s1，先看预测结果（P/N）；s2，再根据实际表现对比预测结果，给出判断结果（T/F）。
Main_阿闪·2023-11-21 00:28

二元分类模型评估方法

文章目录前言一、混淆矩阵二、准确率三、精确率&召回率四、F1分数五、ROC曲线六、AUC（曲线下面积）七、P-R曲线类别不平衡问题中如何选择PR与ROC八、Python实现代码混淆矩阵、命中率、覆盖率、
weixin_50304531·2023-11-21 00:58

芯片质量检测（混淆矩阵，不同n_neighbors）

异常点检测importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineraw_data=pd.read_csv("datas/data_class_raw.csv")raw_data.head()image.png#定义xyx=raw_data.drop("y",axis=1)x1=raw_data["x1
y_7539·2023-11-20 18:49

逻辑回归与混淆矩阵代码

##基础函数库importnumpyasnpimportpandasaspd##绘图函数库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.datasetsimportload_irisdata=load_iris()#得到数据特征iris_target=data.target#得到数据对应的标签iris_features=pd.D
灼清回梦·2023-11-19 16:01

随机森林算法（Random Forest）的二分类问题

二分类问题1.数据导入2.RF模型构建2.1调参：mtry和ntree2.2运行模型3.模型测试4.绘制混淆矩阵5.绘制ROC曲线6.参考1.数据导入library(dplyr)#数据处理使用library
Amyniez·2023-11-19 11:15
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他