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...
然后统计出来混淆矩阵每个 index 对应的 (class a 重叠 class b) 出现的次数,就得到了结果。这里的映射关系重点是要理解每个 index 都对应唯一一个 class a 重叠 class b,例如 n = 3, class a = 1, class b = 2,那么对应的 index = 3*1 + 2 = 5,对应填到混淆矩阵里。假如 class a = 2, class...
计算公式如下(因k从0开始,故需要加1): # 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...
@文心快码BaiduComate混淆矩阵python代码 文心快码BaiduComate 在Python中生成混淆矩阵,你可以按照以下步骤进行: 导入必要的Python库: 你需要导入sklearn.metrics中的confusion_matrix函数来计算混淆矩阵,以及可能用到的matplotlib.pyplot来可视化混淆矩阵。此外,如果你使用ConfusionMatrixDisplay进行可视化,则无需直接操作...
下面是Python实现混淆矩阵归一化的代码: ```python import numpy as np def normalize_confusion_matrix(confusion_matrix): ''' 对混淆矩阵进行归一化处理 :param confusion_matrix:混淆矩阵 :return:归一化后的混淆矩阵 ''' row_sum = np.sum(confusion_matrix, axis=1) #计算每行的和 normalized_matrix = ...
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...
在机器学习中，最后要计算混淆矩阵，常用的函数有: table confusionMatrix 下面以前馈神经网络为例来说明:...
python 示例代码，用于绘制混淆矩阵 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 假设数据文件名为'your_file.csv'，包含预测类别与真实类别两列 data = pd.read_csv('your_file.csv')提取预测类别与实际类别数据 predicted_labels = data['...
Recall = TP / (TP + FN)，衡量预测出的正例中有多少是真正正例。Precision = TP / (TP + FP)，衡量预测为正例中的实际正例所占比例。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...
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_matrix,ConfusionMatrixDisplayfromsklearn.datasetsimportmake_class...