混淆矩阵

绘制混淆矩阵(MatLab/Python)

本文主要简单介绍如何绘制混淆矩阵首先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。
He_xj·2023-06-12 00:22

混淆矩阵、准确率、召回率、漏报率、误报率、F1分数

1、混淆矩阵在二分类问题中，混淆矩阵被用来度量模型的准确率。
小瓶盖的猪猪侠·2023-06-11 06:13

多元分类预测 | Matlab人工蜂群算法(ABC)优化随机森林(RF)的分类预测，ABC-RF分类预测模型，多输入单输出模型

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·2023-06-10 22:35

多元分类预测 | Matlab萤火虫算法(FA)优化随机森林(RF)的分类预测，FA-RF分类预测模型，多输入单输出模型

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·2023-06-10 22:34

多元分类预测 | Matlab布谷鸟算法(CS)优化随机森林(RF)的分类预测，CS-RF分类预测模型，多输入单输出模型

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·2023-06-10 22:34

深度学习训练营之船类识别

深度学习训练营之船类识别原文链接环境介绍前言收获前置工作设置GPU导入图片数据预处理数据可视化配置数据集数据显示构建模型模型训练编译训练模型结果可视化(模型评估)损失值可视化混淆矩阵各项指标评估改--结果更新原文链接本文为
无你想你·2023-06-10 03:10

mmsegmentation中可视化

dist_train.sh2、tools/test.py指定输出到pkl文件：3.分析日志绘制分类损失日志分析：4、Flops、Params、fps的实现fps的实现：tools/benchmark.py5、混淆矩阵
小刺猬69·2023-06-09 19:15

机器学习实验6 肿瘤预测与分析（神经网络）

6.计算混淆矩阵，并用热力图显示。实验过程1.对该题目的理解本项目是利用基于威斯康星乳腺癌数据集，搭建BP神经网络，实现肿瘤
shallen.·2023-06-09 14:14

kmeans及模型评估指标_机器学习评估指标之分类模型

分类模型混淆矩阵分类模型的关键是将正负样本分开，评估分类的性能涉及到真实的正负样本和预测的正负样本，两两组合有四种可能性，由此引入混淆矩阵的概念，一个2*2的矩阵，Y-real表示真实的标签，Y-predict
艾合买提·艾合米丁·2023-06-09 12:35

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标总结

常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标一、分类模型常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种：(1)二分类问题(a)混淆矩阵准确率
三道杠林同学·2023-06-09 12:34

成功解决混淆矩阵绘制过程中坐标轴不显示中文和中文只显示一半的问题！！！

问题1，坐标轴不显示中文，如上图所示：问题1，解决方案：加入plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimSun']这段代码后，成功显示中文。问题2：坐标轴中文不能完全显示，如上图所示，尝试了很多种方法，包括调节画布大小和坐标轴字号大小，都没有解决。问题2解决方案：加入plt.tight_layout()函数后成功解决。函数详解：plt.tight_layout()是M
小白小王·2023-06-08 23:15

图像分类模型评估之用python绘制混淆矩阵confusion_matrix

目录训练完成后，生成混淆矩阵！！！！ImageNet数据格式，生成混淆矩阵！！！！非ImageNet数据格式，定义导入数据的类名和方法！！！！
running鸿·2023-06-08 05:18

【Python机器学习】实现二分类混淆矩阵可视化

直接上代码defcm_plot(y,yp):'''y:真实值y_pred:预测值''''''混淆矩阵绘画'''fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#导入混淆矩阵函数
Rssevenn·2023-06-08 05:46

python画混淆矩阵

对于分类问题，为了直观表示各类别分类的准确性，一般使用混淆矩阵M.混淆矩阵M的每一行代表每个真实类（GT），每一列表示预测的类。
FY_2018·2023-06-08 05:15

【论文必用】Python绘制混淆矩阵

Python绘制混淆矩阵一、混淆矩阵介绍二、绘制混淆矩阵三、在深度学习代码中添加绘制混淆矩阵模块一、混淆矩阵介绍  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
信小海·2023-06-08 05:45

python的print保留四位小数——TPR计算器——二分类TPR——五分类TPR

保留四位小数二分类TPR计算器五分类TPR计算器全部代码使用展示参考print保留四位小数print(format(TPR,'.4f'))二分类TPR计算器五分类TPR计算器[对各类分别计算TPR，最后取平均]用混淆矩阵的形式
captain飞虎大队·2023-06-07 23:30

【机器学习】yolov5训练结果分析

yolov5模型训练后的结果会保存到当前目录下的run文件夹下里面的train中下面对训练结果做出分析confusion_matrix.png(混淆矩阵)在yolov5的训练结果中，confusion_matrix.png
嘿♚·2023-06-07 10:58

混淆矩阵的真正率、假正率，假负率，真负率

TruePositive（真正,TP）被模型预测为正的正样本；TrueNegative（真负,TN）被模型预测为负的负样本；FalsePositive（假正,FP）被模型预测为正的负样本；FalseNegative（假负,FN）被模型预测为负的正样本；一）真正率（TruePositiveRate,TPR）或灵敏度（sensitivity）TPR=TP/（TP+FN）正样本预测结果数/正样本实际数二
Vertira·2023-04-21 12:23

混淆矩阵含义及作用

在机器学习领域，混淆矩阵（ConfusionMatrix），又称为可能性矩阵或错误矩阵。混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。
铁灵·2023-04-19 10:05

解读YOLOV5的runs文件

confusion_matrix.png(混淆矩阵)作为一种特定的二维矩阵，列代表预测的类别，行代表实际的类别。其对角线上的值表示预测正确的数量比例，非对角线元素则是预测错误的部分。
m0_66447617·2023-04-19 09:33

传统机器学习(五)—分类、回归模型的常见评估指标

传统机器学习—分类、回归模型的常见评估指标一、分类模型的常见评估指标1.1混淆矩阵混淆矩阵，在无监督学习中被称为匹配矩阵(matchingmatrix)，之所以叫混淆矩阵，是因为我们能够很容易从图表中看到分类器有没有将样本的类别给混淆了
undo_try·2023-04-19 02:47

数据挖掘(4.1)--分类和预测

目录前言一、分类和预测分类预测二、关于分类和预测的问题准备分类和预测的数据评价分类和预测方法混淆矩阵评估准确率参考资料前言分类：离散型、分类新数据预测：连续型、预测未知值描述属性：连续、离散类别属性：离散有监督学习
码银·2023-04-17 21:34

pytorch进阶学习（七）：神经网络模型验证过程中混淆矩阵、召回率、精准率、ROC曲线等指标的绘制与代码

混淆矩阵、召回率、精确率、准确率超简单解释，入门必看！
好喜欢吃红柚子·2023-04-16 20:55

R语言机器学习与临床预测模型21--预测模型的评价指标

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】00混淆矩阵混淆矩阵包含四部分的信息：
科研私家菜·2023-04-16 19:20

【最全的】分类算法的性能度量指标

机器学习分类算法的评价指标有：混淆矩阵（ConfuseMatrix）、准确率（Accuracy）、错误率（ErrorRate）、精准率（Precision）和召回率（Recall）、F1Score、ROC
Yolanda Yan 9·2023-04-16 10:15

分类算法性能度量指标

常用的评估指标有：混淆矩阵(ConfuseMatrix)、准确率(Accuracy)、精准率(Precision)和召回率(Recall)、F1-Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve
独影月下酌酒·2023-04-16 10:44

Python实现分类器性能度量（混淆矩阵，正确率，准确率，召回率，ROC，AUC）

1.混淆矩阵对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与分类器预测类别的组合划分为:真正例（truepositive）：将一个正例正确判断为正例假正例（falsepositive）：将一个反例错误判断为正例真反例
小飞鱼_bigdata·2023-04-16 07:55

unet 基于 DRIVE 语义分割的完整项目

目录1.文件目录介绍2.tools结构2.1计算训练集的mean和std2.2语义分割中的混淆矩阵
Henry_zhangs·2023-04-15 01:59

图像分割中的混淆矩阵和利用混淆矩阵计算指标

目录1.介绍2.创建混淆矩阵2.1update方法2.2compute方法2.3str方法3.测试4.完整代码1.介绍语义分割中，性能指标可以利用混淆矩阵进行计算这里实现的方法和图像分类中不一样，需要的可以参考
Henry_zhangs·2023-04-15 01:29

模型稳定性指标—PSI

之前阐述了模型本身的评价指标：混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积，本文介绍模型稳定性指标PSI。
阿黎逸阳·2023-04-13 05:54

spark mllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标

1.评价指标##1.1.混淆矩阵###混淆矩阵(confusionmatrix)用一张简单的表格，反
snaillup·2023-04-12 20:19

【python绘图】matplotlib+seaborn+pyecharts学习过程中遇到的好看的绘图技巧（超实用！）（持续更新中！）

多变量分布1.二维散点图2.seaborn的jointplot绘制3.seaborn的jointplot绘制（等高线牛逼版）3.组合点阵图sns.pairplot4.叠加图AreaPlot按照功能绘制混淆矩阵绘制
网瘾中心呼唤爱·2023-04-11 11:52

机器学习中的评价指标

TP、FN、TN、FP的各自含义（其中T代表True，F代表False，P即Positives，N即Negatives）：混淆矩阵真实正例真实负例检测正例TPFP检测反例FNTN模型性能指标：1.正确率
致炫登场·2023-04-11 07:09

Python机器学习：评价指标

、逻辑回归、最大熵模型，基本上把原理搞清楚了，但是，对这些模型的计算效果，我们怎么去平均呢，这是个很大的问题，模型的好坏，的确是需要用评价指标去评价的，所以，我们今天来学习一些常用的模型评价指标：一、混淆矩阵
鲁智深坐捻绣花针·2023-04-10 03:08

Python sklearn预测评估指标混淆矩阵计算示例详解

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。
·2023-04-10 01:36

数据挖掘的基础

目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标
派大星先生c·2023-04-08 11:43

【MMDetection】——训练个人数据集

数据集格式及存放2、修改两处3、用训练命令生成配置文件4、正式训练开始5、报错记录6、模型评价测试（VOC指标mAP、COCO指标AP）7、绘制每个类别bbox的结果曲线图并保存8、统计模型参数量和FLOPs9计算混淆矩阵
下雨天不下雨·2023-04-08 08:33

【完整代码】FCN简单实现

目录大致框架dataset：存放加载数据集的文件model：存放网络模型pred_pic：存放混淆矩阵可视化图片try：存放测试某些函数功能的代码，可忽略util：工具脚本VOCdevkit：数据集eval.py
ting♡·2023-04-07 18:13

【评价指标】混淆矩阵Confusion Matrix

目录混淆矩阵以二分类为例多分类示例1.混淆矩阵2.iou（交并比）miou3.召回率4.acc(准确率）5.混淆矩阵可视化完整代码混淆矩阵混淆矩阵是大小为(n_classes,n_classes)的方阵
ting♡·2023-04-07 18:43

分类预测 | MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多特征分类预测及网络参数设定

分类预测|MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多特征分类预测(含混淆矩阵)及网络参数设定目录分类预测|MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多特征分类预测(含混淆矩阵)及网络参数设定分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍
机器学习之心·2023-04-07 03:03

2021-03-06 大数据课程笔记 day45

@R星校长机器学习05【机器学习】主要内容模型评估方式理解协同过滤思想理解推荐系统架构理解推荐系统流程学习目标第一节模型评估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。
Rich Dad·2023-04-06 13:52

【机器学习】分类模型评价指标（混淆矩阵、ROC）--学习笔记

分类模型的评价指标：交叉熵、混淆矩阵、ROC曲线交叉熵混淆矩阵（本身不是评价指标，只是一个特殊的矩阵）准确率（Accuracy）精准率（Precision）召回率（Recall）F1值（F1-score
等秃了就去学算法·2023-04-05 22:20

机器学习-分类评估方法-精确率-召回率-ROC曲线-AUC指标

一、分类评估的方法：1、精确率2、召回率二、概念介绍：1、混淆矩阵：在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵
涓涓自然卷·2023-04-05 11:23

A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解

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，如图1.1所示：准确率Accuracy=TP+TNTP+FN+FP+TNAccuracy=\dfrac{TP+TN}
汀、人工智能·2023-04-04 18:31

SVC模型评估指标与ROC曲线

目录1.解决二分类SVC中的样本不均衡问题1.1概述1.2SVC参数class_weight1.3参数class_weight的使用2.SVC模型评估指标2.1混淆矩阵(ConfusionMatrix)
擎风2021·2023-04-01 18:10

深度理解受试者工作特征(ROC)曲线

目录1、分类结果混淆矩阵举例：2、ROC2.1、ROC曲线是从阈值选取角度出发来研究学习器泛化性能的有力工具2.2、ROC曲线2.3、主要作用：2.4、优点：举例1：举例2：3、AUC4、Python代码方法一
佐佑思维·2023-04-01 18:35

利用pandas求神经网络中二分类的混淆矩阵

(test_data,test_labels)分别为测试集的数据和标签1、利用神经网络来进行预测(假设当前的神经网络是network)prediction=network.predict(test_data)2、得到的prediction是一个(samples_count,1)的Numpy数组，我们将它转换为一个(samples,_count)的数组prediction=[(int)((predi
如风的少年-·2023-04-01 01:48

sklearn评价指标

机器学习中，常见的评价指标如下：准确率（Accuracy）精确率（Precision）灵敏度（Sensitivity），即召回率（Recall）特异度（Specificity）混淆矩阵（ConfusionMatrix
江南路漫·2023-03-31 21:18

分类模型的评估方法

（1）混淆矩阵在分类任务中，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵，既适用于二分类任务，又适用于多分类任务。
__山顶洞人__·2023-03-31 21:31

sklearn计算准确率、精确率、召回率、F1 score（宏平均 微平均）

混淆矩阵混淆矩阵见：我的博客准确率importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_pred=[0,2,1,3]y_true=[0,1,2,3
当代女大学生·2023-03-31 21:29
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