main.py为绘制混淆矩阵和计算其他指标的代码,我们需要注意一下这里,修改成自己的模型类的名称。 from model import lenet#自己模型类的名字叫啥,这个lenet就改成啥,#举例,如果是alexnet,就改成from model import alexnet#模型代码放入model.py文件中自己模型类的名称,自行查看class后面,我这里是lenet main.py impo...
1、混淆矩阵 当我们确定了一个阈值后,将预测的好坏与实际的好坏样本组成一个二维矩阵,就可以直观的看到模型的预测效果,即为混淆矩阵。 上图混淆矩阵很直观的展示了预测结果与实际值,原本有86个好样本,模型预测为1的75个,预测为0的11个。 2、准确率、精确率、召回率、F1 准确率,Accuracy =\frac{TP+TN}{TP+...
卷积使用a 从输入图像kernel 中提取某些 特征内容。核是一个矩阵,它 slide跨越图像并与输入相乘,从而以某种理想的方式增强输出。 在我们深入研究之前,核是一个权重矩阵,它与输入相乘以提取相关特征。核矩阵的维度是卷积的名称。例如,在中 2D convolutions,核矩阵是 2D matrix。 一个普通的卷积层实际上由多个这样的...
模型评估之混淆矩阵(confusion_matrix)含义及Python代码实现 标签:机器学习 技术研究与问题解决 粉丝-36关注 -18 +加关注
发布 学长阿万-知识版 置顶想要视频同款代码+数据集+讲义+一对一指导?来我的工房看看吧>> 代码实例:基于贝叶斯优化的XGBoost,二分类问题,混淆矩阵评估 2024-06-16 10:071回复 tttrif xgboost没必要进行特征归一化 2024-08-01 22:49回复 要一直堅持呀 2024-06-28 10:321回复学长...
在本教程中,我们训练了简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 图像进行分类。从学习曲线图中我们观察到,在 3 个 epoch 之后,验证准确度低于训练集准确度,即我们的模型是过拟合,这意味着我们增加了模型的复杂性。还使用混淆矩阵评估模型。观察到该模型对鸟、猫、鹿、狗等标签的预测精度较低。
模型评估之混淆矩阵(confusion_matrix)含义及Python代码实现 模型评估之混淆矩阵(confusion_matrix)含义及Python代码实现 标签:机器学习 技术研究与问题解决 粉丝-36关注 -18 +加关注
卷积是从输入图像中提取特征的第一层。卷积通过使用输入数据的小方块学习图像特征来保留像素之间的关系。这是一个数学运算,需要两个输入,例如image matrix和filter或kernel。然后图像矩阵的卷积乘以过滤器矩阵,称为Feature Map。 使用不同滤波器对图像进行卷积可以通过应用滤波器来执行边缘检测、模糊和锐化等操作。