混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法,通过混淆矩阵我们可以很清楚的看出每一类样本的识别正误情况。 混淆矩阵比模型的精度的评价指标更能够详细地反映出模型的”好坏”。模型的精度指标,在正负样本数量不均衡的情况下,会出现容易误导的结果。 基本概念 【1】True Positive 真正类(TP),样本的...
二分类混淆矩阵 上图这张2x2大小的矩阵就是一个最简单的二分类混淆矩阵,只区分0或1。它的行代表真实的类别,列代表预测的类别。以第一行为例,真正的类别标签是0,从列方向的预测标签来看,有8个实例被预测为了0,有2个实例被预测为了1。也就是说,在这10个真实标签为0实例中00分享举报您可能感兴趣的内容广告 ...
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然后在特征提取这块,mfcc的比较简单,只需要调用即可,但是端对端的需要学习,用的M5网络,训练器里面epoch,batch,学习率,收敛等参数不知道怎么设置,还需研究,而且经常会出现数据维数不匹配等问题,这也暴露了自己之前只知道用别人的项目不会自己改动的弊端,还需深入理解细节;最后的评价标准,precision,F1,混淆矩阵等还需...
混淆矩阵tensorflow 混淆矩阵热力图怎么看 以下是用Python生成热力图和混淆矩阵的示例代码。这里我将使用matplotlib和seaborn库来生成热力图,以及sklearn来创建一个简单的分类模型并生成混淆矩阵。 首先,让我们生成一个热力图的示例: import matplotlib.pyplot as plt...