因此这篇推文带大家认识混淆矩阵并学习如何通过python代码实现绘制。 一. 基础概念 混淆矩阵(confusion matrix),顾名思义就是用一个矩阵来表示各个类别被混淆的情况。矩阵的纵坐标为真实类别y,横坐标为预测类别x,而矩阵中的每一格(x,y)则是类别y被预测为类别x的个数,如下图所示对于某一类别如类别4,有以下四种...
False Negative (FN): 预测为负类但实际为正类的样本数。 3. 如何用Python实现混淆矩阵? 在Python中,我们可以使用sklearn库的confusion_matrix函数方便地计算混淆矩阵。以下是一个简单的代码示例,展示了如何实现混淆矩阵: # 导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_m...
# 计算1中二分类混淆矩阵中正负两类的MIoU MIoU=(IoU(正)+IoU(负))/2 =(TP/(FN+FP+TP)+TN/(TN+FN+FP))/2 1. 2. 3. 更一般的,多分类: 某一类的IoU的分子为:该类所在混淆矩阵对角线的值。 某一类的IoU的分母为:该类所在混淆矩阵对角线的位置对应的行和列的总和。(对角线位置的值只能计算一次...
@文心快码pytorch混淆矩阵代码 文心快码 基于你提供的信息,我将逐步介绍如何使用PyTorch计算混淆矩阵,并提供相关的代码片段。 1. 导入必要的PyTorch和相关库 首先,我们需要导入PyTorch和其他必要的库,如NumPy和Matplotlib(用于绘图)。 python import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib....
1、混淆矩阵 附:部分画图与计算指标代码 传统二分类模型训练中,我们需要通过各类指标分析来判断模型的优劣。一般需要从模型本身以及模型在测试集或者验证集上的预测结果来评估。 一、针对模型本身 也就是模型对于好坏样本的区分能力。 1、KS曲线,KS值 模型最终预测的其实是一个概率值,这时候就需要划定一个阈值来确定...
一.混淆矩阵 (一).简介 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)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。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的。
简介:GEE机器学习——混淆矩阵Classifier.confusionMatrix()和errorMatrix()和exlain()的用法(js和python代码) 混淆矩阵 根据训练数据计算分类器的 2D 混淆矩阵(即:重新代入误差)。矩阵的轴 0 对应于输入类,轴 1 对应于输出类。行和列从类 0 开始,并按顺序增加直至最大类值,因此如果输入类不是基于 0 或顺序...
混淆矩阵是一个2x2的矩阵,其中每一行代表真实标签的类别,每一列代表模型预测的类别。矩阵的对角线上的元素表示模型预测正确的样本数,而其他位置上的元素表示模型预测错误的样本数。 在Python中,我们可以使用sklearn库中的metrics模块来计算混淆矩阵。首先,我们需要导入所需的库和数据集,然后使用train_test_split函数将...
在Python中,我们可以使用Matplotlib库中的imshow函数来对混淆矩阵进行可视化。下面是一个使用Matplotlib可视化混淆矩阵的示例代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix # 构造混淆矩阵 y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0,...
混淆矩阵 pytorch 代码,本文提到三点,第一是output和target怎么样形成一个混淆矩阵。第二是tensor中特定行和列的删除问题,第三是怎么通过混淆矩阵计算acc和miou的问题。在计算miou时,老是会出现零值,导致代码运行不下去,遂记录解决问题的方案。用来transformers代码跑