二. 代码实现 安装需要的绘图包 运行以下代码绘图,类别和路径,读取文件请根据情况自行改动 结果示例 在R中通过调用包能很容易的实现混淆矩阵的绘制,但是同使用pROC计算ROC曲线一样,其实很多用户只是简单点击运行就得到了最终的混淆矩阵,并不明白矩阵每格和横纵坐标的意义以及它们是如何计算而来的。因此这篇推文带大家...
# 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...
pytorch绘制混淆矩阵代码 pytorch 混淆矩阵 混淆矩阵是评估模型结果的一种指标 用来判断分类模型的好坏 预测对了 为对角线 还可以通过矩阵的上下角发现哪些容易出错 从这个 矩阵出发 可以得到 acc != precision recall 特异度? acc 是对所有类别来说的 其他三个都是 对于类别来说的 下面给出源码 import json import...
mIoU混淆矩阵⽣成函数代码详解 在原⽂和原⽂的引⽤⾥，找到了关于mIoU详尽的解释。这⾥重点解析 fast_hist(a, b, n) 这个函数的代码。⽣成混淆矩阵的代码:1 #设标签宽W，长H 2 def fast_hist(a, b, n):#a是转化成⼀维数组的标签，形状(H×W,)；b是转化成⼀维数组的标签，形状(H×...
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。
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,...
disp('混淆矩阵:');disp(C);%计算准确率 accuracy=sum(diag(C))/sum(C(:));%显示准确率 disp(['准确率:',num2str(accuracy)]);```请注意，上述代码中的真实标签`trueLabels`和预测标签`predictedLabels`是示例数据，您需要将其替换为您的实际数据。该代码首先计算混淆矩阵`C`，然后计算准确率并显示结果...
1. 混淆矩阵及其衍生指标 1.1. 基本信息 1.2 归一化混淆矩阵 1.3. 准确率 1.4. 各类的评估指标 1.5. 各类评估指标的微平均 1.6. 各类评估指标的宏平均 1.7. 各类评估指标的加权宏平均 2. 混淆矩阵的代码实现 3. 混淆矩阵衍生指标的实现 4. 参考 5. 更新记录 6. 版权声明 1. 混淆矩阵及其衍生指标 混淆矩...
现在，我们来看如何通过Python实现混淆矩阵的绘制。首先，确保你已经安装了必要的绘图库，如`sklearn`或`seaborn`。以下是一个简单的代码示例，你需要根据实际数据集调整类别和文件路径：pythonimport pandas as pdfrom sklearn.metrics import confusion_matrix# 读取数据data = pd.read_csv('your_data....
python混淆矩阵归一化代码 混淆矩阵是评估分类器性能的一种常用方法。它通过显示预测值与真实值之间的交叉表格来展示分类器的预测效果。混淆矩阵归一化是指将混淆矩阵中的每个元素都除以它所在行的总数,从而将混淆矩阵转换为概率矩阵,便于比较不同分类器的性能。 首先引入需要的库: ``` import numpy as np ``` 接...