混淆矩阵的计算 如上图所示(二分类为例),需要计算出混淆矩阵的各个指标大小。以预测图为SR,真值图为GT为表示,下面我提供两种评价指标的计算方式。 TP:(如果以像素点为单位,SR为1,GT为1,预测和真值都是一样的) TN:(如果以像素点为单位,SR为0,GT为0,预测和真值都是一样的) FP(假阳):(如果以像素点为单...
将被标记的原始数据划分为两个不相交的集合,分别为训练集和检验集。在训练集上归纳分类模型,在检验集上评估模型的性能。训练集和检验集的划分比例通常根据专家的判断,例如50-50,或者2/3作为训练集,1/3作为检验集。模型的准确率根据模型在检验集上的准确率估计。 局限性: 1.用于训练的被标记样本较少,因此,建立...
在sklearn中,可以直接通过sklearn.metrics模块中的accuracy_score方法来完成计算[3],代码实现: from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_true,y_pred)) # 0.4 print(accuracy_score(y_true,y_pred,normalize=False)) # 2 1. 2. 3. 4. 5. ...
分类模型评价指标python代码分类模型评估方法 在检验集上计算出的准确率或错误率可以用来比较不同分类器在相同领域上的性能,但需要检验记录的类标号必须已知。一、保持方法(Holdout)将被标记的原始数据划分为两个不相交的集合,分别为训练集和检验集。在训练集上归纳分类模型,在检验集上评估模型的性能。训练集和检验集...