confusion

机器学习：混淆矩阵、准确率、错误率、灵敏度、特异度、精准率、召回率、F-Measure、ROC曲线 & PR曲线

文章目录概念TwoExamplesExample1Example2ROC曲线PR曲线References概念混淆矩阵（Confusion-Matrix）符号含义TP（TruePositives）样本为正
SunshineSki·2019-03-02 17:24

性能度量——Confusion Matrix混淆矩阵

ConfusionMatrix当数据是极度偏斜的数据集（例如某些罕见疾病）的时候，单纯用分类准确率来评判算法的话就很没用（因为即使你说百分百都是健康的人准确率可能也有百分九十九），可以通过建立混淆矩阵进行分析。PrecisionandRecall在这里有两个名词Precision精准率和Recall召回率。精准率就是我们所关注的那一类事物的预测效果（Howmanyselecteditemsarer
chitoseyono·2019-01-22 17:44

机器学习对于结果的评价指标最简单解释

混淆矩阵(confusion_matrix)左上到右下对角线上为预测正确的对角线外面为错误精确率预测结果为正例样本中真实为正例的比例结果越大越好Micro-average微平均(分类正确的样本个数)/(
liuzh(少昊)·2019-01-11 22:10

python用plt画图时,cmp设置方法

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·2018-12-13 09:20

Python中生成并绘制混淆矩阵（confusion matrix）

在机器学习中经常会用到混淆矩阵（confusionmatrix），不了解的同学请参考这篇博文：ML01机器学习后利用混淆矩阵Confusionmatrix进行结果分析本文参考：使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix
Kenn7·2018-11-05 21:35

Pairwise Confusion for Fine-Grained Visual Classification 阅读笔记

1)摘要尽管细粒度视觉分类数据集的样本数量很少，但是却存在着显著的类内差异性和类别间相似性。然而，先前的工作通常采用定位或者分割来解决类内的差异性，但是，类别间相似性依然影响特征的学习从而降低分类器的性能。针对这一问题，我们提出了一种可端到端惊醒训练的新奇的优化方法--PairwiseConfusion(PC),在激活中故意引入混淆来减少过拟合。通过实验证明PC能够提高定位能力并且在六个细粒度任务
Jadelyw·2018-10-09 20:30

混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow)

原理在机器学习中,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)的方阵,其中n_classes表示类的数量.这个矩阵的每一行表示真实类中的实例,而每一列表示预测类中的实例(Tensorflow和scikit-learn采用的实现方式).也可以是,每一行表示预测类中的实例,而每一列表示真实类中的实例(Confusionmatri
klchang·2018-09-08 14:00

深度学习之评估标准(F1)

deftf_confusion_metrics(model,actual_classes,sessio
StarsOcean·2018-07-02 23:57

4.4.2分类模型评判指标（一） - 混淆矩阵(Confusion Matrix)

简介混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。一句话解释版本：混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。数据分析与挖掘体系位置混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（Cl
Orange_Spotty_Cat·2018-05-31 15:19

分类器的不同的性能评价指标

×2的方阵，用于展示分类器预测的结果——真正（truepositive），假负（falsenegative）、假正（falsepositive）及假负（falsenegative）sklearn中使用confusion_matrix
winycg·2018-05-19 22:19

神奇的深度迁移学习DDC：Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance

1、简介数据样本不够怎么使用深度学习？大家第一时间想到的肯定是微调已经训练好的模型，像VGG、Inception、Resnet这样的模型，但是有时我们可能会发现，有时微调后的效果并不是很好，可能会需要微调好多层才能得到较好的效果，但是这往往需要大量的样本，但当我们仅有少量或没有带标注的数据时，我们就无法有效的通过微调网络来实现对新样本的识别。存在这一问题的主要原因是源数据与目标数据之间的分布情况不
看_这是一群菜鸟·2018-05-10 15:01

使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

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。
ai-exception·2018-04-22 13:00

混淆矩阵（confusion matrix）理解

在机器学习中，当我们使用预先分配好的训练集训练好一个模型后，此时我们会使用预先分配好的测试集来检测我们训练好的这个模型怎么样？评价模型好坏的指标有很多，具体可以参见我以前的一篇博客：如何理解误识率（FAR）拒识率（FRR），TPR,FPR以及ROC曲线，很常见的一个指标便是ROC曲线，它是在不同阈值的前提下以fpr以横坐标、tpr为纵坐标的二维坐标图。当我们用测试集去测试模型好坏时，输出会是一个匹
随心1993·2018-04-21 22:20

混淆矩阵（confusion matrix）

git源码地址https://github.com/xuman-Amy/Model-evaluation-and-Hypamameter-tuning数据地址https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)Truepositive(TP)：真实为P，预测为PTruenegative(TN):真实
Amy_mm·2018-04-12 10:38

机器学习(7)---混淆矩阵可视化

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixy_true=[1,0,0,2,1,0,3,3,3]y_pred=[1,1,0,2,1,0,1,3,3]#混淆矩阵confusion_mat
无涯逍遥·2018-03-01 11:03

【机器学习】模型的性能评价指标

混淆矩阵混淆矩阵：展示学习算法性能的一种矩阵，一个简单的方阵，展示一个分类器预测结果（真正，真负，假正，假负）的数量图：使用SKlearn的confusion_matrix方法实现混淆矩阵：fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixpipe_svc.fit
ChenVast·2018-02-05 10:32

【机器学习】模型的性能评价指标

混淆矩阵混淆矩阵：展示学习算法性能的一种矩阵，一个简单的方阵，展示一个分类器预测结果（真正，真负，假正，假负）的数量图：使用SKlearn的confusion_matrix方法实现混淆矩阵：fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixpipe_svc.fit
ChenVast·2018-02-05 10:32

分类模型评估指标

其核心是合理的评估指标，在面对分类的类别不平衡的情况下，关于其评价指标有如下几个：其在skLearn的API为：sklearn.metrics二分类时：混淆矩阵：（ConfusionMatrix），函数：metrics.confusion_matrix
Cute_zhugoing·2018-02-01 11:16

论文笔记: (compact) Bilinear Pooling, Confusion

Learnbyattention,learnwithconfusion.先引用几段魏秀参大神的论述「见微知著」——细粒度图像分析进展综述细粒度物体的差异仅体现在细微之处。如何有效地对前景对象进行检测，并从中发现重要的局部区域信息，成为了细粒度图像分类算法要解决的关键问题。对细粒度分类模型，可以按照其使用的监督信息的多少，分为“基于强监督信息的分类模型”和“基于弱监督信息的分类模型”两大类。……略过
Wayne2019·2017-11-04 01:45

利用matlab画混淆矩阵（confusion matrix）

写论文的过程中经常需要画一个混淆矩阵（confusionmatrix）来验证分类结果的有效性。通常只需要两个步骤：-保存混淆矩阵文本文件-matlab中使用imagesc命令例如：>>rand(10,10)#这里只是生成一个随机数矩阵用来举例子，具体要看自己的数据>>imagesc(ans)即可得到混淆矩阵图，可以添加Colorbarshipyar使图片更加好看。
小胖蹄儿·2017-10-11 20:08

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

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,y_pred,normalize=True,sample_weight=None)normalize：默认值为True，返回正确分类的比
hlang8160·2017-09-20 14:13

CVE-2016-0003 Microsoft Edge TextData Type Confusion Information Disclosure Vulnerability

1.VulnerabilityDescription1.1TheIssueMSEdgeCDOMTextNode::get_datatypeconfusion特别构造的JavaScript脚本可以触发MicrosoftEdge的typeconfusion，使得可以像访问字符串一样访问C++对象。这可能导致信息泄露，例如允许攻击者确定指向其他对象或函数的指针的值。1.2AffectversionMic
lilyui·2017-08-21 06:11

CVE-2017-8496 Microsoft Edge: Type confusion in CssParser::RecordProperty

1.VulnerabilityDescription1.1TheIssue崩溃发生在CAttrArray::PrivateFindInl函数中。在函数中rcx（this）指针应该指向一个CAttrArray，但它实际上指向一个CAttribute。CAttrArray::PrivateFindInl只会执行读取操作，其返回值将被调用函数（CAttrArray::SetParsed）抛弃。1.2Af
lilyui·2017-08-14 06:06

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；
Inside_Zhang·2017-05-10 09:05

混淆矩阵(Confusion Matrix)

混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。以下有几个概念需要先说明：TP(TruePositive):真实为0，预测也为0FN(FalseNegative):真实为0，预测为1FP(FalsePositive):真实为1，预测为0TN(TrueNegative):真实为1，预测也为1:分类模型总体判断的准确率(包括了所有class的总体准确率):预测为0的准确率:真实为0
joeland209·2017-05-02 10:02

【机器学习】评价指标 - 混淆矩阵confusion matrix, 准确率，召回率

混淆矩阵.预测正确（接受）预测错误（拒绝）真TPTPTNTN(第一类分类错误，去真）PP假FPFP（第二类分类错误，存伪)FNFNNN列表示：实际属性行表示：预测值FPFP第一类分类错误TNTN第二类分类错误FPrateFPrateFPRate=FPN=FPTN+FPFPRate=FPN=FPTN+FPSpecificitySpecificitySpecificity=1−FPRate=TNN=T
jackly231·2017-03-15 09:17

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

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,y_pred,normalize=True,sample_weight=None)normalize：默认值为True，返回正确分类的比
Cherzhoucheer·2017-02-19 21:16

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·2016-12-01 16:09

Android数据加密DES、3DES、AES

DES设计中使用了分组密码设计的两个原则：混淆（confusion）和扩散，
OpenLD·2016-11-09 20:11

sklearn.metrics —— 混淆矩阵及其绘制、Accuracy/Precision/Recall/F1-score

1.confusion_matrixsklearn关于confusion_matrix混淆矩阵接口的定义十分清楚：sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred
Inside_Zhang·2016-10-25 23:45

LightOJ - 1374 Confusion in the Problemset （模拟）

LightOJ-1374ConfusionintheProblemsetTimeLimit: 2000MSMemoryLimit: 32768KB64bitIOFormat: %lld&%lluSubmit StatusDescriptionAsmallconfusioninaproblemsetmayruinthewholecontest.So,mostoftheproblemsetterstr
yanghui07216·2016-04-29 19:00

lightoj 1374 - Confusion in the Problemset 贪心

就是n个数字，问能否把这些数字放在合适的位置，每个位置的数字有两种含义：他前面有a[i]个数字或者他后面有a[i]个数字。对于大于n的数字来言都无效了...那么可以输出no了其实。其实对于一个位置来言，取第一种定义和第二种定义其实是没有区别的，因为是对称的...所以有啥取啥，不能取就是no。#include usingnamespacestd; #definelllonglong #defineu
azx736420641·2016-04-12 13:00

机器学习模型评价指标

scikit-learn进行交叉验证2如何评价分类模型的指标3如何评价线性模型的指标4如何评价聚类模型的指标交叉验证：1.holdout2.K-Fold3.留12.分类模型的评价指标最重要的：混淆矩阵confusion_matrix
tianbwin2995·2016-03-17 16:00

Hust oj 1521 Marshal's Confusion III(整数快速幂）

Marshal'sConfusionIIITimeLimit:3000MSMemoryLimit:65536KTotalSubmit:282(71users)TotalAccepted:89(60users)Rating:SpecialJudge:NoDescriptionMarshalliketosolveacmproblems.Buttheyareverybusy,onedaytheymeet
Sara_YF·2016-03-05 16:00

哈理工 1251 Marshal's Confusion III（太坑快速幂）

本题为一个太坑，，太坑的快速幂，，，最好的办法就是求C次快速幂.其它的基本就是模板问题了………下面附上AC代码，，大家可以看一下…#include #include usingnamespacestd; #defineN317000011 intfp(inta,intb){ longlongret=1,pow=a;//ret：返回值；pow：基底 while(b!=0){ if(b&1)ret=
qq_32866009·2016-03-05 16:00

lightoj 1374 Confusion in the Problemset

题目就是说有n页纸，有n个页码，由于存在某些问题导致页码和平时的不一样，这里每页的页码指的是这页前面或者后面还有多少页，问给定的这些页码是否可以排列出来满足上面条件的序列。主意的是页码的范围是 #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #inc
KIJamesQi·2016-01-14 21:00

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_27446553·2016-01-13 16:00

软工课程总结

阶段，下面回顾这个学期软工课的实践经历，对一些问题再次进行思考：软件工程M1/M2总结:XubaOnline:bugphobia团队M1阶段这个时期，对于我们团队来说可以用两个词来描述：Passion和Confusion
Fengzr·2016-01-09 14:00

共有18款Java 代码混淆和加密开源软件

http://www.oschina.net/project/tag/167/code-confusion?
mengzhengjie·2015-12-28 17:02

groovy main method is use static main(args) //ok

scripts Groovy has done a lot to make Java more palatable, but at the same time has introduced some confusion
·2015-11-13 22:29

Model confusion : Domain Model & E-R Model

前段时间看了DDD,最近在做一个项目的时候Leader要求先出E-R Model，我不是很清楚Domain Model和E-R Model具体的关系和区别。 E-R Model关注的是对象的实体和关系，是Data Modeling的一种方式，建模时并不考虑Entity的行为，在E-R概念模型的基础上可以建立relational data model及physical data model，我不太
·2015-11-12 23:34

Make AngularJS $http service behave like jQuery.ajax()

There is much confusion among newcomers to AngularJS as to why the $http service shorthand
·2015-11-12 20:22

Model confusion : Domain Model & E-R Model 领域模型与E-R模型区别

转自：http://www.cnblogs.com/evanyuan/archive/2005/10/27/263366.html 前段时间看了DDD,最近在做一个项目的时候Leader要求先出E-R Model，我不是很清楚Domain Model和E-R Model具体的关系和区别。 E-R Model关注的是对象的实体和关系，是Data Modeling的一种方式，建模时并不考虑Enti
·2015-11-12 20:48

confusion points on calling function

    CALL FUNCTION m_fm        EXPORTING    "exporting ,a gerund,can be understood as exporting data from main prg
·2015-11-12 09:12

如何创建Asp.net MVC ViewModel

ASP.NET MVC View Model Patterns Since MVC has been released I have observed much confusion
·2015-11-11 08:25

Setting composer minimum stability for your application

Do you have a confusion of how do you determine the stability when using composer dependency manager?
·2015-11-10 23:20

BCS 的好文章 1 - 怎么创建和使用BCS

-2010-secure-store-in-business-connectivity-services/   Synopsis: I have seen quite a bit of confusion
·2015-11-09 13:52

System Center 2012 Operations Manager Authoring Options

Since the release of System Center 2012, there has been a bit of confusion about the authoring options
·2015-11-09 13:25

「操作系统」：Linker Use static Libraries

While static libraries are useful and essential tools, they are also a source of confusion to programmers
·2015-11-08 14:14

Java Applet Reflection Type Confusion Remote Code Execution

测试方法: 提供程序(方法)可能带有攻击性,仅供安全研究与教学之用,风险自负! ## # This file is part of the Metasploit Framework and may be subject to # redistribution and commercial restrictions. Please see the Metasploit
·2015-11-07 13:15
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