confusion

利用python中matplotlib打印混淆矩阵

代码：importitertoolsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefplot_confusion_matrix(cm,classes,normalize
Kun Li·2020-08-16 08:29

混淆矩阵 python实现

Summary涉及到分类问题，我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路，本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix），本文只提供代码，给出必要注释。
qq_41581769·2020-08-16 07:38

python 混淆矩阵可视化

混淆矩阵：importnumpyasnpconfusion=np.random.random([5,5])+np.eye(5)*2confusion=np.dot(np.linalg.inv(np.diag
颹蕭蕭·2020-08-16 06:07

caffe 对分类结果画混淆矩阵（confusion matrix）

Caffepythonlayertoprintconfusionmatrix链接：http://gcucurull.github.io/caffe/python/deep-learning/2016/06/29/caffe-confusion-matrix
feynman233·2020-08-16 06:02

python中confusion matrix visualization, 混淆矩阵可视化

一般情况下，为了看得更加清楚，需要把混淆矩阵可视化，用图画出来。对于类别数较少的可以用seaborn中的热力图方式展示。如下：importseabornassnimportpandasaspdconfusion_matrix=[[13,1,1,0,2,0],[3,9,6,0,1,0],[0,0,16,2,0,0],[0,0,0,13,0,0],[0,0,0,0,15,0],[0,0,1,0,0,1
keep_forward·2020-08-16 05:06

【踩坑经验·代码模版】matplotlib绘制混淆矩阵模版及显示一半问题

如下是经过调整，可以完整绘制的代码模版（二分类）#绘制混淆矩阵所需计算fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportnumpyasnpcnf_matrix=confusion_matrix
不停下脚步的乌龟·2020-08-16 03:23

matplotlib展现混淆矩阵

1、展现混淆矩阵importmatplotlib.pyplotaspltimportitertoolsdefplot_confusion_matrix(cm,classes,title='Confusionmatrix
weixin_30779691·2020-08-16 02:34

机器学习之混淆矩阵的两种画法（实战）

importseabornassnssns.set()C2=confusion_matrix(y_test,y_predict,labels=[0,1,2])##方法一#f,ax=plt.subplots
日出2133·2020-08-16 01:28

pytorch中模型的保存与加载

参考：https://blog.csdn.net/tfygg/article/details/70227388特别开心的训练出来10个模型，准备加载画confusion_matrix…然后就遇到了下面的问题
sugarzwp·2020-08-16 01:26

matplotlib画混淆矩阵

#confusion_matriximportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclasses=['Fault1','Fault2','Fault3','Fault4
HangGaoao·2020-08-15 23:18

使用scikit-learn中的metrics.plot_confusion_matrix混淆矩阵函数分析分类器的误差来源

在前面的文章中介绍了使用scikit-learn绘制ROC曲线和使用scikit-learn绘制误差学习曲线，通过绘制ROC曲线和误差学习曲线可以让我们知道我们的模型现在整体上做的有多好，可以判断模型的状态是过拟合还是欠拟合，从而确定后续的优化方向。但是绘制学习曲线的方法只能让我们从整体上了解模型的性能，并不能具体展示具体的误差来源。在吴恩达老师的视频中，多次强调误差分析的重要性，就是针对模型处理
* star *·2020-08-14 10:48

【JS】【confusion】数组循环push，变量声明位置不同结果不同

众所周知，JS变量的作用域依据function来划分，且在执行前会对所有声明进行解析，但今天遇到个情况百思不得其解，记录如下：概述：双层循环，将[0,0]，[0,1]，[1,0]，[1,1]依次插入数组array中，a变量用于存储当前待插入的值。1、a变量声明于for循环外时，最终获得的数组结果并非期望vararray=[];vara={};for(vari=0;ichrome控制台结果：最终ar
sudanbingxuexin·2020-08-10 21:54

混淆矩阵(confusion matrix)

混淆矩阵是一种常见的评判分类好坏的方式。所有正确的预测结果都在对角线上，所以从混淆矩阵中可以很方便直观的看出哪里有错误，因为他们呈现在对角线外面。例如下表：我们可以非常直观地看出对b类预测的非常准确，而对c类的预测却差强人意。允许我们做出更多的分析，仅考虑对a类的分类，可以得到下表：可以得到精度(precision),召回率(recall),结合两者的F1数。precision=tp/(tp+fp
小太皮·2020-08-07 16:33

攻防世界writeup

攻防世界confusion1第一次接触这样的漏洞，认真学习了一波0x00题目介绍打开是一个网站，有登陆注册功能，正中间还有一张图片（后来才知道代表phpvspython）但是点击登陆注册都显示404，就很迷了
飞鱼的企鹅·2020-08-05 19:25

使用keras的fit_generator来获得混淆矩阵Confusion Matrix

还是google过来的方法，说明它还是挺靠谱滴。这里有必要记录一下。关于混乱淆矩阵是用来干嘛的，这里就不说了。各位可以百度or谷歌。关于如何使用fit_generator来进行训练可以看我上一篇文章。我们在使用fit_generator方法来进行训练的时候，是不需要自己读取x_img_train,y_label_train的。都是generator帮我们做好了。但是要想画混淆矩阵的话得要验证集中原
xfjs江城子·2020-08-05 03:49

1.1 解惑：运放的输入输出电压范围

blogs_/archives/b/thesignal/archive/2012/05/08/op-amp-voltage-ranges-input-and-output-clearing-some-confusion
qq_29506411·2020-08-04 16:15

【Sklearn】sklearn.metrics中的评估方法-accuracy_score,recall_score,roc_curve,roc_auc_score,confusion_matrix

目录accuracy_scorerecall_scoreroc_curveroc_auc_scoreconfusion_matrix1.accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。形式：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,
suu_fxhong·2020-08-04 06:17

cm_plot.py

site-packages#-*-coding:utf-8-*-defcm_plot(y,yp):fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#导入混淆矩阵函数cm=confusion_m
Mm901·2020-08-03 09:22

python用plt画图时，cmp设置

python，有时候是需要画图的，比如把一个矩阵用图像的形式显示，之前用的好好的，每次用plt.imshow()，都是彩色图，不知为啥，突然全是黑白图了，于是需要设置cmap的值，如下：plt.imshow(confusion_matrix_percent
keep_forward·2020-08-02 23:27

[150327]Panical Confusion(パニカル・コンフュージョン)【日文硬盘版】[带全CG存档&攻略+日本语启动+打开存档补丁]

【游戏原名】:パニカル?コンフュージョン【别名】:PanicalConfusion【发售日期】：2015-03-27【游戏类型】：恋爱ADV【游戏厂商】：エスクード(Escu:de)【原画】：白もち桜、水月あるみ、師走ほりお、あげきち故事介绍:在传承着秘不外传的魔法力量的一族居住的“魔法使之里”，某天发生了一起大事件。抱持着对外面的世界的憧憬的女孩子ほのか竟然离家出走了。再这样下去，隐藏了数百年的
wangzi867258173·2020-08-01 03:46

多任务学习（multi-label learning）扫盲

（每个label的值是0/1）fromsklearn.metricsimportmultilabel_confusion_matriximportnumpyasnpclasses=['green','black
城俊BLOG·2020-07-28 10:43

记一次svg反爬学习

网址：http://www.porters.vip/confusion/food.html打开开发者工具后页面源码并不是真实的数字，随便点一个d标签查看其样式我们需要找到两个文件，food.css和food.svg
李帅将·2020-07-27 23:00

混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值、ROC曲线、AUC、PR曲线-Sklearn.metrics评估方法

目录混淆矩阵confusion-matrix分类准确率accuracy精确率Precision召回率recallF1值Roc曲线、AUCPR曲线混淆矩阵confusion-matrixTP(TruePositive
城市中迷途小书童·2020-07-15 04:51

springboot+allatori代码混淆技术（踩过的坑）

所以基本上网上能够搜索到的教程几乎都是一样的，所以不在此赘述，具体详见参考url：https://github.com/Lovnx/confusion。里面有非常详细的操作步骤。
五毛钱小土豪·2020-07-12 04:54

python plt 绘图

imshow(‘图框名’,array)pltimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()创建一个画布plt.show()显示图像一般用在最后plt.savefig(‘confusion_matrix.png
lgy_keira·2020-07-12 03:39

文本混淆反爬 - SVG映射反爬虫

vhk08k这种字符串，由此猜测数字0-9分别与一个这种字符串对应，映射解决importrequestsfromscrapyimportSelectorurl='http://www.porters.vip/confusion
爬虫虫·2020-07-11 18:55

03_Classification_import name fetch_mldata_cross_val_plot_digits_ML_Project Checklist_confusion matr

handlingmultipleclassesdirectly:RandomForestclassifiersornaiveBayesclassifiersstrictlybinaryclassifiers:SupportVectorMachineclassifiersorLinearclassifiersAppendixB.MachineLearningProjectChecklistThisc
LIQING LIN·2020-07-10 22:46

03_Classification_02_confusion matrix _.reshape([-1])_score(average="macro")_interpolation.shift正则表达

03_Classification_cannotimportname'fetch_mldata'_cross_val_predict()_ML_ProjectChecklist:https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/103786116Error误差AnalysisOfcourse,ifthiswerearealproject,yo
LIQING LIN·2020-07-10 22:46

sklearn中svm应用于人脸识别(python代码)

PCA降维,然后训练最后查看正确率，classification_report以及confusion_matrix以及绘制出特征图和预测结果f
朴素.无恙·2020-07-08 19:10

混淆矩阵的最简单的可视化方法

直接上效果图贴出代码：importseabornassn#得到混淆矩阵cm=confusion_matrix(y_test_undersample,y_pred_undersample,labe
春风吹23·2020-07-08 18:07

TENSORFLOW CONFUSION_MATRIX

根据这位朋友实现，感谢------->https://blog.csdn.net/qq_33592583/article/details/79409813以上是效果图，总共101类。实现原理很简单：我在模型计算准确率的时候加了两个空列表，用于存放Y_Label与Y_Precorrect=0y_l=[]y_p=[]ii=0fornameinsorted(rgb.keys()):r=rgb[name]
WeChat_007·2020-07-06 02:49

二分类模型评价方法

Sklearn计算混淆矩阵metrics.confusion_matrix(y_true=y_true,y_pr
RLilyX·2020-07-06 02:13

模型评估之混淆矩阵（confusion_matrix）含义及Python代码实现

本篇文章我们再来学习另外一个评估方法，即混淆矩阵（confusion_matrix）。在讲矩阵之前
大笨熊。。。·2020-07-02 10:34

转：Confusion Matrix(混淆矩阵) 解释最全的一个

ConfusionMatrix,混淆矩阵一个完美的分类模型就是，如果一个客户实际上(Actual)属于类别good，也预测成(Predicted)good，处于类别bad，也就预测成bad。但从上面我们看到，一些实际上是good的客户，根据我们的模型，却预测他为bad，对一些原本是bad的客户，却预测他为good。我们需要知道，这个模型到底预测对了多少，预测错了多少，混淆矩阵就把所有这些信息，都归
善战骁勇·2020-07-02 05:04

Python 绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport*conf_arr=[[13,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,4,0,5,0,1,0,0,],[0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,
epsil·2020-07-01 23:02

Python 绘制混淆矩阵函数 confusion_matrix

Python绘制混淆矩阵函数confusion_matrix代码如下：defplot_confusion_matrix(y_true,y_pred,labels):importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixcmap
赫法格米·2020-07-01 10:10

用户流失预测分析与应用

importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#数据分区库importxgboostasxgbfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,auc,confusion_matrix
勇气在前·2020-07-01 06:06

python数据分析包：sklearn.metrics.confusion_matrix

API:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html计算交叉矩阵以评估分类的准确度所定义交叉矩阵
北白白·2020-07-01 06:12

混淆矩阵（confusion matrix）

一个完美的分类模型是，将实际上是good的实例预测成good，将bad的实例预测称bad。对于实际应用中的分类模型，可能预测错误实例类型，因此我们需要知道到底预测对了多少实例，预测错了多少实例。混淆矩阵就是将这些信息放在一个表中，便于直观的观测和分析。在分类问题中，预测的情形存在如下四种：1.good—》good：truepositive类型，设数目为a；2.good-》bad：falsenega
根号四等于二·2020-06-30 17:29

tensorflow中f-measure,Precision / Recall / F1 score 以及Confusion matrix的计算

使用tensorflow计算f-measure和召回率等内容的，需要安装一个sklearnwin764下你只需要输入pip3installsklearn即可下边是例子：来自于stackoverflow感谢这个网站吧：原帖子https://stackoverflow.com/questions/35365007/tensorflow-precision-recall-f1-score-and-con
狐狸117·2020-06-29 18:07

多分类任务混淆矩阵（python代码实现）

fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefplot_confusion_matrix
愿十四亿神州尽舜尧·2020-06-29 02:27

多分类问题中混淆矩阵(Confusion Matrix)的Matlab画法 | 丕子

在多分类问题中，有一种很实用的分类问题结果统计图。比如说多类别文类问题，那么每一个类别分到其他类别都有一些数据，但是分到自己类别的毕竟多，这样计算百分比之后就形成了一个矩阵，如果分类正确率高的话，那么对角线上的元素的值，也就是自己到自己的那一部分，value就大。我最近也在做多分类问题，要画这样的图，但是发现确实很少有代码，自己画的确实不好看，还牵扯到值的显示和x轴标签的旋转问题，所以一直自己也没
weixin_34178244·2020-06-28 12:44

混淆矩阵（Confusion Matrix）分析

ContentConfusionMatrixExampleTalbeofconfusionPreferenceConfusionMatrix在机器学习领域，混淆矩阵（confusionmatrix），又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matchingmatrix）。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。
vesper305·2020-06-27 11:35

sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix)

1、accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred,normalize=True,sample_weight=None)normalize：默认值为True，返回正确分类的比例
千寻～·2020-06-27 01:46

混淆矩阵（confusion matrix）

混淆矩阵是一个统计预测结果与实际结果关系时用到的直观的矩阵，直接上图。动物识别狮子老虎老鼠猫狗狮子0.450.250.050.180.07老虎0.160.390.090.240.12老鼠0.030.040.620.160.15猫0.180.250.100.380.09狗0.090.110.180.260.36这个图的每一行代表某一种动物被识别成不同动物的概率，比方说狮子被识别成狮子的概率试0.45
蒙特卡洛家的树·2020-06-27 00:04

【模型评估】混淆矩阵（Confusion matrix）及其指标

本文引用网址：http://bluewhale.cc/2016-05-26/confusion-matrix.html转自“蓝鲸网站分析博客”https://en.wikipedia.org/wiki/
scxyz_·2020-06-26 14:34

机器学习的模型评估(使用sklearn工具)

文章目录一、sklearn.metrics中的分类模型评估方法介绍（1）confusion_matrix混淆矩阵（2）recall_score召回率（3）accuracy_score准确率（4）精确率（
田田天天甜甜·2020-06-25 16:06

机器学习：了解混淆矩阵(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。我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习以及「三分钟系列」数据结构与算法已经开始更新了，欢迎大家订阅~这篇专栏整合了这几年的算法知识，简单易懂，也将是我实体书的BLOG版。也欢迎大家关注微信公众号「图灵的猫」，有更多AI、算法、Pyt
图灵的猫.·2020-06-25 16:00

来自大四学生对于学习Python的迷茫

Confusion最近确定了自己本科毕业的去向，有幸能够进入另一个大学深造。但是最近导师叫我自学Python，虽然自己也早有学习Python，但顿时觉得不知道该从哪里下手。
YouTian-Guo·2020-06-25 09:46

JavaScript后门深层分析

links:http://thisissecurity.net/2014/08/20/poweliks-command-line-confusion/最近，hFireF0X在逆向
qq_27446553·2020-06-25 03:28
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