confusion 第4页

利用matplotlib绘制中文混淆矩阵（confusion_matrix）

frompylabimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclasses=['猫','猴子','狗','兔子']confusion_matrix

大胡子爷爷黎曼的小弟·2022-05-25 02:45

画混淆矩阵sklearn

"""画混淆矩阵，需要(真实标签，预测标签，标签列表）y_test,y_pred,display_labels混淆矩阵用:sklearn库中的confusion_matrix混淆矩阵画图用：sklearn

爱学习的大白菜·2022-05-25 02:11

Matplotlib绘制混淆矩阵

代码如下：importitertoolsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#绘制混淆矩阵defplot_confusion_matrix(cm,classes

Apple-yeran·2022-05-25 02:35

yolov5 训练结果解析

在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图：一：weights包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型）二：confusion1：混淆矩阵

高祥xiang·2022-04-14 16:19

Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance

1.作者来源UCBerkeley与UMassLowell,的EricTzeng,JudyHoffman,NingZhang，KateSaenko，TrevorDarrell2014年的一篇paper好像没有说什么期刊会议上的链接地址2.Motivation在大规模数据集上训练的通用监督深度CNN模型可以减少但不能消除在标准基准测试上的数据集偏差。也就是我们所说的domainadaptation。3

Sha_Ye_Bu_Hui·2022-04-08 08:37

AES攻击方法：差分密码分析 boomerang attack飞去来器攻击

如果密钥长度为128比特，则轮数为10；如果密钥长度为192比特，则轮数为12；如果密钥长度为256比特，则轮数为14；混淆（Confusion）混淆是为了让密钥与密文的统计信息之间的关系变得复杂，从而增加通过统计方法进行攻击的难度

铁锅炖笨鸽·2022-03-23 21:18

逻辑回归实战--信用卡欺诈检测(二)

：https://blog.csdn.net/weixin_42410915/article/details/108529869下面用混淆矩阵图更直观的表现结果'''绘制混淆矩阵'''defplot_confusion_matrix

王吉吉丫·2022-03-02 07:22

【SKLEARN】classification_report函数与confusion_matrix函数

本博客采取的例子为垃圾邮件预测。预测结果（标签）为0或1.1.classification_report（）函数：其官方说明文档如下：其中文翻译如下：y_true：1d类数组，或标签指示器数组/稀疏矩阵真实值（正确）目标值。y_pred：1d类似数组，或标签指示器数组/稀疏矩阵分类器返回的预测值。labels：数组形状（n_标签），默认值=无要包含在报告中的标签索引的可选列表。其返回值为根据这组样

neu_eddata_yjzhang·2022-02-13 07:53

Career

Word:confusion,ambition野心,aspiration抱负,Phrase:dowhatyoulove,taketherisk,followinsomeonefootsteps,makeadecision

享悦moonlight·2022-02-12 11:31

语义分割的评价指标——PA(像素准确率)、CPA(类别像素准确率)、MPA(类别平均像素准确率)、IoU(交并比)、MIoU(平均交并比)详细总结

MeanPixelAccuracy，MPA）、交并比（IntersectionoverUnion，IoU）、平均交并比（MeanIntersectionoverUnion，MIoU），其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion

中科哥哥·2021-10-29 11:14

Matplotlib绘制混淆矩阵的实现

代码如下：importitertoolsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#绘制混淆矩阵defplot_confusion_matrix(cm,classes

·2021-05-27 17:24

python 绘制混淆矩（ confusion matrix）

代码importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpclasses=['ang','hap','neu','sad']#标签列表confusion_matrix=np.array

Deep Learning小舟·2021-05-15 21:11

在pytorch中计算准确率,召回率和F1值的操作

看代码吧~predict=output.argmax(dim=1)confusion_matrix=torch.zeros(2,2)fort,pinzip(predict.view(-1),target.view

·2021-05-13 11:11

混淆矩阵（Confusion Matrix）分析

http://m.blog.csdn.net/vesper305/article/details/44927047

贞樊仁·2021-04-24 00:48

20171109W5英语复盘日志

（1）从本篇文章中我学到的最重要的概念阅读不是为了去学习什么，而是为了丰富自己，让自己快乐就好（2）我在本篇文章中学到的怦然心动的单词confusion混淆，混乱astonish使惊讶glimpse一瞥

澄优啊·2021-04-23 08:55

nginx配置 —— root与alias的区别

From:http://stackoverflow.com/questions/10631933/nginx-static-file-serving-confusion-with-root-alias一句话概括

五大RobertWu伍洋·2021-04-21 15:52

kaggle员工离职预测案例(2)

目录传送门:door:背景建模逻辑回归（LogisticRegression）未进行重采样数据下的结果：降采数据下的结果：过采数据下的结果：confusion_matrix图形的解读：总结：决策树分类（

jo~jo·2021-04-20 17:52

混淆矩阵（Confusion Matrix）是什么？如何对混淆矩阵进行绘制并归一化结果？

sklean.metrics.confusion_matrix混淆矩阵是数据科学、数据分析和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作出的分类判断两个标准进行汇总

Data+Science+Insight·2021-04-16 17:51

pytorch 卷积神经网络识别Fashion-MNIST

导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix

hhhhxxn·2020-12-06 15:27

pytorch深度学习入门与实战孙玉林第六章卷积神经网络对预训练好的卷积网络微调

深度学习常用预训练网络模型的下载地址：链接importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix

Adversity-sl·2020-11-15 17:55

sklearn 机器学习性能分析指标

混淆矩阵sklearn接口：sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred)在了解这几个性能指

moriarty_jack·2020-09-23 19:47

matplotlib 画混淆图

使用pythonmatplotlib绘制混淆矩阵—x亲测可用Python绘制热点图【混淆矩阵】使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

xys430381_1·2020-09-17 00:21

利用matplotlib绘制多分类的混淆矩阵

机器学习-多分类的性能评价指标及其含义（查全率、查准率、F1-score、混淆矩阵）importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#confusion_matrix

amberlpp·2020-09-15 05:01

python画混淆矩阵(confusion matrix)

混淆矩阵（ConfusionMatrix），是一种在深度学习中常用的辅助工具，可以让你直观地了解你的模型在哪一类样本里面表现得不是很好。如上图，我们就可以看到，有一个样本原本是0的，却被预测成了1，还有一个，原本是2的，却被预测成了0。简单介绍作用后，下面上代码：importseabornassnsfromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmat

diyong3604·2020-09-14 22:02

sklearn.metrics.confusion_matrix

sklearn.metrics.confusion_matrixhttps://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.htmlconfusion

Yongqiang Cheng·2020-09-13 18:04

DES & 3DES

分组密码设计的两个原则：混淆（Confusion）和扩散(Diffusion)具体过程：一轮：将要加密信息进行分组，每64位一组明文信息每一组分成左右两组数据，右侧数据

哎一入江湖岁月催·2020-09-11 15:46

Python绘制混淆矩阵，汉字显示label

8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpconfusion=np.array(([91,0,0],[0,92,1],[0,0,95]))#热度图，后面是指定的颜色块，可设置其他的不同颜色plt.imshow(confusion

DLluop·2020-08-25 17:41

python混淆矩阵（confusion_matrix）FP、FN、TP、TN、ROC，精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy)详述与实现

目录一、FP、FN、TP、TN二、精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy)一、FP、FN、TP、TN你这蠢货，是不是又把酸葡萄和葡萄酸弄“混淆“”啦！！！上面日常情况中的混淆就是：是否把某两件东西或者多件东西给弄混了，迷糊了。在机器学习中,混淆矩阵是一个误差矩阵,常用来可视化地评估监督学习算法的性能.。混淆矩阵大小为(n_classes,n_classes)

QianLingjun·2020-08-24 04:26

评价分类结果

ConfusionMatrix1.1精准率1.2召回率二、混淆矩阵的实现2.1TN2.2FP2.3FN2.4TP2.5混淆矩阵2.6精确率precision_score2.7召回率2.8scikit-learn中的confusion_matrix

小鸡杂毛·2020-08-24 04:42

机器学习入门-混淆矩阵-准确度-召回率-F1score 1.itertools.product 2. confusion_matrix(test_y, pred_y)...

1.itertools.product进行数据的多种组合intertools.product(range(0,1),range(0,1))组合的情况[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]2.confusion_matrix

weixin_33681778·2020-08-24 03:07

多类别分类问题由 confusion matrix 到分类准确率（accuracy）的计算

conf_mat=confusionmat(y_true,y_pred);%首先根据数据集上的真实label值，和训练算法给出的预测label值，%计算confusionmatrixconf_mat=bsxfun(@rdivide,conf_mat,sum(conf_mat,2));accuracy=mean(diag(conf_mat));%对角线上的准确率的均值即为最终的accuracy；转载

weixin_30437337·2020-08-24 03:22

scikit-learn 多分类混淆矩阵

注：有些markdown语法没渲染出来，可以简书查看：scikit-learn多分类混淆矩阵前面sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix是scikit-learn0.21

weixin_30354675·2020-08-24 03:46

confusion_matrix 混淆矩阵的用法

混淆矩阵被用于在分类问题上对准确率的一种评估形式，我们经常通过观察混淆矩阵的对角线来评估出模型的分类效果，最理想的结果就是所有的数据都在对角线上，那么说明分类精度最高，下面看一个例子：可以看到预测数据集是["ant","ant","cat","cat","ant","cat"]，标签数据集是["cat","ant","cat","cat","ant","bird"]这个表就很直观了，横向看就是标签

Kun Li·2020-08-24 02:29

[机器学习笔记] 混淆矩阵（Confusion Matrix）

混淆矩阵（ConfusionMatrix）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。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵的结构一般如下图表示的方法。混淆矩阵要表达的含义：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表

梅森上校·2020-08-24 02:12

混淆矩阵 confusion matrix ROC曲线 AUC曲线

1混淆矩阵淆矩阵的作用：１）用于观察模型在各个类别上的表现，可以计算模型对应各个类别的准确率，召回率；２）通过混淆矩阵可以观察到类别直接哪些不容易区分，比如Ａ类别中有多少被分到了Ｂ类别，这样可以有针对性的设计特征等，使得类别更有区分性；2ROCROC曲线的横坐标为falsepositiverate（FPR），纵坐标为truepositiverate（TPR）3AUCAUC（AreaUnderCur

shelley__huang·2020-08-24 01:54

混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值

fromsklearn.metricsimportclassification_report,cohen_kappa_score,accuracy_score,confusion_matrixprint

李上花开·2020-08-24 01:04

分类精度评价(二)

目录1、roc_curve：2、auc:3、roc_auc_score4、confusion_matrix1、roc_curve：sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score

lee_沐·2020-08-24 01:40

confusion matrix的理解

3*3confusionmatrix的理解基于示例中的3x3混淆矩阵（假设我正确理解了标签），列为预测值，因此行必须为实际值。主对角线（64、237、165）给出正确的预测。即，实际值与模型预测相同的情况。第一行是实际的男性。该模型预测了其中的64个正确和不正确地预测了46位男性为女性，而139位男性为婴儿。在男性列中，模型预测的128位男性（M列的总和）中，实际有64位男性，而错误地将男性预测为

皮卡丘的情绪·2020-08-24 00:14

评测指标 confusion_matrix 混淆矩阵

fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotlib.pyplotasplty_test=[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]y_pred=[0,1,0,0,0,0,0,1,1,1]confusion_matrix

erinapple·2020-08-24 00:43

混要矩阵（Confusion Matrix）,精度（accuracy），准确率（Precision），召回率（recall），ROC与AUC在分类评价中的运用

对于大部分二分类问题，尤其是不平衡数据集（即一个类别出现的次数比另一个类别多很多），通常用的分类评估方法精度指标accuracy并不能很好的反映模型的好坏。举一个极端的例子，如果1组数据有100个样本，其中99个为正类，1个为负类。如果提供一个模型永远只预测样本为正类，那么这个模型也能有99%的精度。但实际上找个模型其实是很很傻的，什么也没学到，只是因为数据集的不平衡是的模型看上去很好，却永远也无

yoyo20180505·2020-08-23 23:08

机器学习之如何评价分类算法(混淆矩阵(confusion Matrix)，精准率，召回率，F1 score，PR曲线，ROC曲线，评价多分类算法)

我们一般在sklearn中使用score值来看我们的预测结果，也就是我们的分类准确度使用准确度这个指标在通常情况下是可以的，但是对我们的一些极度偏斜的数据，却会产生问题：比如说我们有一个癌症预测系统，预测准确度达到了99.9%，如果我们只是用score来看，这个系统算是非常好的系统了但是考虑到，如果是我们的癌症率只有0.1%呢？我们只要不管是否得癌症，我就让这个系统预测没有得癌症，最后也能得到99

LHboboo·2020-08-23 22:08

机器学习-分类性能评价指标-混淆矩阵confusion_maxtrix

详细的实现：confusion_matrix顺便添加自己的调试的代码，记个笔记。

szfhy·2020-08-23 22:58

画混淆矩阵(转载)

fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#导入混淆矩阵函数cm=confusion_matrix(y,yp)#输出为混淆矩阵importmatplotlib.pyplotasplt

jjhhfb·2020-08-22 10:37

Blob.js 和Export2Excel.js文件

这两个文件直接复制即可亲用有效路径也正确Blob.js/*eslint-disable*//*Blob.js*//*globalself,unescape*//*jslintbitwise:true,regexp:true,confusion

智慧的狗狗·2020-08-21 16:08

python取消科学计数法输出

importnumpyasnpimportcsvnp.set_printoptions(suppress=True)#取消科学计数法输出画图的时候图上的数据显示成科学计数法，比如下面的混淆矩阵热力图：#二分类混淆矩阵C=confusion_matrix

yiyi-m·2020-08-20 09:49

KNN算法对女性约会对象分类

importpandasaspd2.混淆矩阵函数defcm_plot(y,yp):fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotlib.pyplotaspltcm=confusion_matrix

Raytheon 1715313189·2020-08-20 04:23

10km

2010年陈冠希专辑《confusion》中一首单曲《running》，描绘了一个迷茫的主角跑步的画面，整首歌曲听完的感觉只有一句话：如果此刻你不知道干什么，那就跑起来吧，跑步会带来改变，带给你转折。

MC神的娃娃·2020-08-19 21:41

语音识别中的lattice与confusion network

如果大家使用搜狗输入法的语音识别可能会发现在我们说我一句话之后，语音识别会返给你多个结果，这些结果之间只有微小差异（很多时候是发音相同的替代词）。绝大多数时候，输入法给出的结果就是我们需要的，但是偶尔也会出现候选结果中的才是我们需要的。你可能会好奇这些候选结果是如何产生的，在本文中我就给大家简单介绍一下。onebest最初的语音识别结果只有一个，也被称为onebest，即一个最优结果。语音识别解码

yutianzuijin·2020-08-19 06:23

人脸识别SVM算法实现--参考麦子学院彭亮机器学习基础5.2

算法#首先fetch_lfw_people导入数据#其次对数据进行处理，首先得到X,y,分割数据集为训练集和测试集,PCA降维,然后训练#最后查看正确率，classification_report以及confusion_matrix

fukaixin12·2020-08-18 14:33

c#DES加密算法

DES设计中使用了分组密码设计的两个原则：混淆（confusion）和扩散(diffusion)，其目的是抗击敌手对密码系统的统计分析。

憨豆人生·2020-08-18 01:14

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