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...
import numpy as np from tqdm import tqdm import matplotlib.pyplot as plt from prettytable import PrettyTable # from efficent import efficientnet_b0 from model2 import wavenet class ConfusionMatrix(object): """ 注意,如果显示的图像不全,是matplotlib版本问题 本例程使用matplotlib-3.2.1(windows and ubuntu...
要实现混淆矩阵的Python代码,我们可以按照以下步骤进行: 1. 导入必要的Python库 首先,我们需要导入一些必要的Python库,特别是sklearn.metrics,它提供了计算混淆矩阵的函数。 python import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 2. 准备...
混淆矩阵python代码实现 构建混淆矩阵代码: from sklearn.metrics import confusion_matrix import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import itertools %matplotlib inline y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1,0] y_pred = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 1,0] cnf_matrix ...
1. **Recall (查全率)**：所有真实类别为4的样本中，预测类别也为4的比例。计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)2. **Precision (查准率)**：所有预测类别为4的样本中，真实类别为4的比例。计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)掌握混淆矩阵的概念后，我们可以通过Python代码实现绘制...
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....
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
编写python 代码,完成 confusion_matrix 函数实现二分类混淆矩阵的构建。confusion_matrix 函数中的参数: y_true:数据的真实类别,类型为 ndarray; y_predict:模型预测的类别,类型为 ndarray。 测试输入: {‘y_true’:[1, 0, 0, 1, 0, 1, 0], ‘y_predict’:[0, 1,
ML:分类预测问题中评价指标(ER/混淆矩阵P-R-F1/ROC-AUC/RP/mAP)简介、使用方法、代码实现、案例应用之详细攻略 目录 分类预测的简介 分类预测问题中评价指标(ER/ROC-AUC/P-R-F1/RP/mAP)简介 ER:误分类率Error Rate—最初不考虑代价——引进CM解决(欺诈检测、癌症检测等案例)...
混淆矩阵由四个主要部分组成:真正例(True Positives, TP)、假正例(False Positives, FP)、真负例(True Negatives, TN)和假负例(False Negatives, FN)。这四个指标分别代表了以下含义: 1. 真正例 (TP):模型预测为正类,且实际也为正类的样本数量。 2. 假正例 (FP):模型预测为正类,但实际为负类的样本...