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机器学习之数据分离与混淆矩阵

文章目录@[TOC](文章目录)前言数据分离混淆矩阵實戰總結前言例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容之数据分离与混淆矩阵

名难取aaa·2022-12-09 15:43

分类Classification：决策树Decision Tree

分类结果的评估的四大指标：Precision精确度Recall召回率Accuracy准确度Errorrate错误率分类矩阵/混淆矩阵confusionMatrix：实际地雷玩家非地雷玩家预估地雷ab非地

爱写bug的小程序·2022-12-09 14:39

No module named MNIST_写给小白的用fashion-mnist入门机器学习和深度学习的简单项目(非常全面!!!)...

完整的包含数据读取,数据处理，训练,验证，loss曲线的绘制，训练过程的可视化，模型推理，混淆矩阵的计算,特征图可视化等。

weixin_39806388·2022-12-09 11:24

机器学习的评估指标，混淆矩阵、recall、TP,FP等含义

机器学习的评估指标目录：混淆矩阵（confusionmatrix）准确率（accuracy）查准率（precision）查全率（recall）P-R曲线F-β分数机器学习要建模，需要有指标来衡量模型性能的好坏

q1030460485·2022-12-09 06:51

召回率（rec），准确率（acc），精确率（pre），F1值

1.混淆矩阵提到召回率，准确率，精确率和F1值，我就不得不提一下什么叫做混淆矩阵。混淆矩阵说简单一点就是一个矩阵。一个什么样的矩阵呢？一个关于预测值和真实值得一个矩阵。（Tips：为了方便

菅田将暉_·2022-12-09 06:48

Python-自定义数据集的划分

http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz1.Python-Windows下的路径Windows中路径是反斜杆，与转义字符混淆

我叫林克不叫塞尔达·2022-12-08 20:16

毕业设计 - 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

DanCheng-studio·2022-12-08 16:21

R语言中绘制ROC曲线和PR曲线

预测正类（+1）和负类（-1）的分类器的混淆矩阵具有以下结构：预测/参考类+1-1+1TPFP-1FNTN这里，TP表示真阳性的数量（模型正确预测正类），FP表示误报的数量（模型错误地预测正类），FN表示假阴性的数量

weixin_34178244·2022-12-08 15:43

Android代码混淆

Android知识总结一、配置(项目的app/build.gradle)buildTypes{release{/*打开混淆*/minifyEnabledtrue/*打开资源压缩*/shrinkResourcestruezipAlignEnabledtrue

涛涛123759·2022-12-08 14:43

机器学习基础+Jupyter编程MNIST数据集10（0-9）个字符的分类识别

目录定义查准率查全率F1-ScoreROC混淆矩阵MNIST训练一个二分类器性能考核使用交叉验证测量精度混淆矩阵精度和召回率精度/召回率权衡ROC曲线训练一个随机森林分类器，并计算ROC和ROCAUC分数多类别分类器错误分析定义查准率查准率

lxzysx·2022-12-08 11:23

机器学习学习记录5：基于时装（Fashion_mnist)数据集训练2层隐含层神经网络，输出acc，混淆矩阵可视化

题目是：查找资料：(1条消息)Python绘制混淆矩阵函数confusion_matrix_赫法格米的博客-CSDN博客(1条消息)pytorch搭建神经网络分类Fashion-MNIST数据集_hxxjxw

xnrw233·2022-12-08 10:00

多分类问题的precision和recall以及F1 scores的计算

对于多分类问题，首先，对于每一个类的精准率（Precision）和召回率（Recall），定义和二分类问题一致，但是计算上不再需要TP,FP,FN等量了：）比如对A,B,C三类有如下混淆矩阵：ABCA1012B2113C538

ruyingcai666666·2022-12-08 09:29

有关mAP的了解

首先创建混淆矩阵：①TruePositives（TP）模型预测标签并根据基本事实正确匹配②TrueNegatives（TN）模型不预测标签，不属于groundtruth的一部分。

好烦啊i-27·2022-12-08 09:57

笔记d007

|C)*P(B|C)特征独立贝叶斯公式p(类别|词n)词的列表统计每个词在每个文章里出现的频率求给定概率拉普拉斯平滑取消零值mutinormialnb训练集影响过大精确率和召回率召回率就是算不准的概率混淆矩阵精确率召回率精确率真是为证的比例召回率预测正确

astastya·2022-12-08 02:46

什么是预测分析？

但是，围绕它存在一些混淆。让我们来看看它是什么，它与数据分析的其他领域有何不同，以及它在现实世界中的使用方式。Tellius的首席执行官兼创始人AjayKhanna举了一个假期旺季库存管理的例子。

DataView数据科技研究院·2022-12-07 16:12

新技术不断演进并与现实商业之间结合，是衍生出新物种的关键

区块链，元宇宙的“开门之匙”仅仅只是简单地将元宇宙与区块链划等号，其中一个很直接的结果就是将会混淆两者之间的主次地位。

互联网志·2022-12-07 15:46

14届蓝桥杯校赛模拟2 第二题

第二题结果：2048#include using namespace std;bool jj(int x){for(int i=0;i>=1,i++)if(x & i !

Jonny_lesson5·2022-12-07 14:54

报错：module ffmpeg has no attribute input 解决方法

PythonbindingsforFFmpeg-withcomplexfilteringsupport(github.com)这是官网，该包正确名称为ffmpeg-python，易与ffmpeg、python-ffmpeg混淆

KD_LW·2022-12-07 14:59

编程设计一个基于条件风险最小的Bayes分类器

编程设计一个基于条件风险最小的Bayes分类器：要求：混淆矩阵维度可任意设定先验概率基于训练样本集自动求得样本属性数量可任意输入设定朴素贝叶斯求条件风险最小公式：训练数据集：代码：importnumpyasnpimportpandasaspdXY

酷酷的懒虫·2022-12-07 11:00

浅谈java发展历程以及java特点

java是以c++为基础开发的语言,java语法是c++语法的一个"纯净"版本,java吸取了c++中优秀的特性,剔除了c++中很少使用,难以理解,容易混淆的特性。因此Java中是没有指针的。java

不知起名为何·2022-12-07 08:36

nvm使用教程

介绍nvm之前，我先解释一下前端容易混淆的几个概念Node.js：基于ChromeV8引擎的JS运行环境（javascript代码运行环境）npm：第三方js插件包管理工具，会随着node一起安装（NodepackageManager

俊哥哥来也·2022-12-07 08:01

Go语言JSON解析器gjson使用方法详解

还可以查看SJSON以修改json，以及JJ命令行工具。本自述文件是如何使用GJSON的快速概述，有关更多信息，请查看GJSON语法。github的地址在这里。

·2022-12-07 06:07

机器学习、数据挖掘及人工智能的关系（非常详细）

梦想IT程序员·2022-12-06 23:11

图像中常见变换类型辨析

在图像处理过程中，经常涉及许多关于图像变换的概念，比如：刚体变换、欧式变换、相似变换、仿射变换、透视变换等等，但他们之间的关系和区别经常混淆。

深视·2022-12-06 20:41

网络安全之从原理看懂XSS

01、XSS的原理和分类跨站脚本攻击XSS(CrossSiteScripting)，为了不和层叠样式表(CascadingStyleSheets，CSS)的缩写混淆故将跨站脚本攻击缩写为XSS，恶意攻击者往

kali_Ma·2022-12-06 20:57

目标检测中map的计算

Precision2.Recall三、AP（P-R曲线下的面积）四、map的计算前言如何评估一个训练好模型的好坏，是目标检测中一个很重要的因素，如常见的TP、FP、AP、PR、map等，这些概念很容易混淆

RooKiChen·2022-12-06 17:45

# 语义分割的评价指标计算（含Numpy实现）

代码实现（Numpy）这里我没有使用混淆矩阵(因为没有必要)，而是只用了3个1维的向量组，分别是：对真实标签中每一个类别进行计数label_count对预

菜鸟1573·2022-12-06 15:51

CDGA认证|一文浅析数据治理与数据管理的区别

此外，每当人们提起数据管理和数据治理的时候，还有一对类似的术语叫信息管理和信息治理，更混淆了人们对它们的理解。

hb15302782362·2022-12-06 14:48

小目标检测文章阅读

缺点：1）但是待检测的目标对象通常在图像中占比较小，且没有足够的检测细节；2）目标的外观和结构质量都很差，容易与噪声混淆（大视场、小目标引起）；1、遥感图像飞机目标检测与分类算法研究学术论文，主要内容为遥感图像飞机检测

alex1801·2022-12-06 09:44

【Python自然语言处理】文本向量化处理用户对不同类型服装评论问题（超详细附源码）

举例说明基于不同模型的实现过程，使用的数据集的主题是用户对不同类型的女性服装的评论，总共有23485条记录实现步骤如下一、导入库文件首先导入需要的库文件，本实例设计词频-逆文档模型，N元模型以及词袋模型，并利用混淆矩阵直观描述各模型的预测能力代码如下

showswoller·2022-12-06 08:18

2022 年面向初学者的15 个计算机视觉项目创意案例

但试图找出学习和掌握该领域的最佳方法很容易混淆。我们的建议？不要陷入分析理论概念的困境。相反，将您的概念知识与实践经验相结合，开始构建您自己的计算机视觉模型！

Meta.Qing·2022-12-06 07:14

（Matlab）WOA鲸鱼优化BP多分类（可做算法对比）

1、多分类数据(m个数据特征值，n个类别)2、提供鸢尾花数据集（3分类的识别效果、Q770015335）3、赠混淆矩阵、热力图的绘制文件

m0_52881116·2022-12-05 20:51

碳足迹、碳核查、碳盘查三者的区别是什么？

对于参与碳市场的控排企业以及刚接触碳市场的新人，在接触碳盘查、碳核查、碳足迹三个概念时，经常容易混淆，今天我们就来比较三者的不同。

Factory_Audit·2022-12-05 16:17

常用的连续概率分布汇总

在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。

数据派THU·2022-12-05 10:35

李宏毅《DLHLP》学习笔记7 - Voice Conversion

v=Jj6blc8UijY&list=PLJV_el3uVTsO07RpBYFsXg-bN5Lu0nhdG&index=9&ab_channel=Hung-yiLee课件链接：https://speech.ee.ntu.edu.tw

dupei·2022-12-05 09:05

论文中常见的混淆矩阵和T-SNE聚类图

论文中要经常用到一些可视化的图，混淆矩阵和T-SNE比较常见，具体原理就不多说了，首先是模型代码，选个比较基础的，一共17层：defCNN_1D():inputs1=Input(shape=(2048,1

北漂炼丹青年·2022-12-04 21:39

【JavaScript 逆向】今日头条 jsvmp，_signature 参数分析

前言现在一些网站对JavaScript代码采取了一定的保护措施，比如变量名混淆、执行逻辑混淆、反调试、核心逻辑加密等，有的还对数据接口进行了加密，这次案例是通过补环境过jsvmp。

Yy_Rose·2022-12-04 15:55

web开发要学习什么技术，前端需要看哪些书

几年后，由于JavaScript有了新的进展，团队被迫将AngularJS基于TypeScript重写，为了避免混淆，新框架名称去掉了“JS”。Angular每年更新两次，上一次更新是

普通网友·2022-12-04 15:14

Deep learning---------Representation Learning: A Review and New Perspectives

我们一般猜测，不同的表达会混淆或者隐藏或多或少的可以解释数据不同变化的因素。尽管特定的领域知识可以有助于设计或者选择数据的表达，但通过一般的先验知识来学习表达也是有效的。

jingruixiaozhuang·2022-12-04 14:22

机器学习的查准率、查全率和F1-score

目录一、简介（一）查准率与查全率（二）F-Score二、实例（一）问题（二）解决三、参考资料一、简介（一）查准率与查全率定义：对于二分类问题，分类结果混淆矩阵与查准/查全率定义如下副贴另外一张图：关系：

云开处·2022-12-04 12:09

机器学习--查准率和查全率

机器学习--查准率和查全率问题引出一、混淆矩阵二、查准率和查全率总结问题引出以西瓜问题为例，我们现在想要解决的问题为“挑出的西瓜有多少是好西瓜”，“所有好瓜中有多少被挑了出来”。

Anonymous&·2022-12-04 12:39

机器学习算法的常用评价指标——查准率，查全率，F1-score

文章目录一、常用评价指标的介绍二、实际应用参考资料一、常用评价指标的介绍二分类问题分类结果的混淆矩阵真实情况预测结果正例反例正例TP(truepositive)FN(falsenegative)反例FP

HarrietLH·2022-12-04 12:39

这瓜保熟吗——二分类结果的混淆矩阵与查准率、查全率

A：如果预测结果与真实情况一致，则称T(True)，否则为F(False)B：如果预测结果为正例（好瓜），则表示为P(Positive)，否则表示为N(Negative)这样就有了混淆矩阵了：二分类结果的混淆矩阵

wusimpl·2022-12-04 12:38

关于机器学习中查准率与查全率（召回率）矛盾关系的探讨

但关于为什么两者的关系是矛盾的，一直不太理解，现在看过帖子后总结一些想法：首先看混淆矩阵与查准率查全率的定义查准率代表预测为真的样本中有多少确实为真，（最好一找一个准）查全率代表样本中所有为真的样本有多少被找出来了

Glacier1031·2022-12-04 12:37

【机器学习笔记】模型评估：查准率、查全率和F1

混淆矩阵对于二分类问题，可以根据样本的真实类别与学习器预测样本的类别组合，划分为真正例（truepositive）、假正例（falsepositi

HuyCui·2022-12-04 12:00

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵

跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如ConfusionMatrix、ROC、Lift、Gini、K-S之类（这个单子可以列很长），往往让很多在业务中需要解释它们的朋友头大：“这个模型的Lift是4，表明模型运作良好。——啊，怎么还要解释ROC，ROC如何如何，表明模型表现良好……”如果不明白这些评估指标的背后的直觉，就很可能陷入这样的

GarfieldEr007·2022-12-04 09:42

均值归一化_机器学习中数据特征的处理归一化vs标准化，哪个更好

两种最广泛使用且最容易混淆的特征工程技术是：·标准化·归一化今天我们将探讨这两种技术，并了解数据分析师在解决数据科学问题时所做出的一些常见假设。

weixin_39928106·2022-12-04 09:05

sklearn学习之：sklearn实现混淆矩阵

文章目录得到特征和标签训练自己的模型构造混淆矩阵加上合适的标签混淆矩阵传递出的信息importpandasaspdimportnumpyasnpimportosfromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler

暖仔会飞·2022-12-04 07:37

webpack 官方文档解读一（详细使用教程）起步

通过一系列插件帮你优化项目，压缩，混淆等。总之什么脏活累活都能干。入门案例创建一个目录，并安装webpack和webpack-cli这两个包。

ScottePerk·2022-12-04 03:46

webpack使用详解

主要功能：提供了前端模块化功能支持，模块混淆，代码压缩，处理浏览器JS兼容性，性能优化等强大功能。

ScottePerk·2022-12-04 03:43

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