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...
1. 二 初始化混淆矩阵 # 初始化混淆矩阵 classes_num=5 confusion_matrix=np.zeros((classes_num,classes_num)) 1. 2. 3. 三 计算混淆矩阵思路:同时遍历所有pred和label,发现属于混淆矩阵哪一个位置,哪一个位置就+1 step1:将pred和label进行一对一组合 list_pred_label=[] foriinrange(len(y_pred)):...
1.混淆矩阵 2.iou(交并比) miou 3.召回率 4.acc(准确率) 5.混淆矩阵可视化 完整代码 混淆矩阵 混淆矩阵是大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, n_classes 表示类的数量。混淆矩阵可以用于直观展示每个类别的预测情况。并能从中计算精确值(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、交并比(IoU)。 以...
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...
Normalization can be applied by setting `normalize=True`. Input - cm : 计算出的混淆矩阵的值 - classes : 混淆矩阵中每一行每一列对应的列 - normalize : True:显示百分比, False:显示个数 """ if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] #变量转换为float类型,...
本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现。 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度。 根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况: ...
在Python中绘制混淆矩阵 importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix, ConfusionMatrixDisplayy_true = [...]# 正确的标签y_pred = [...]# 预测的标签conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=conf_mat,display_labels=np.unique(...
在二分类的模型中,混淆矩阵把预测情况与实际情况的所有结果进行组合,形成了真正 (true positive)、假正 (false positive)、真负 (true negative) 和假负 (false negative) 四种情形,分别由TP、FP、TN、FN 表示(T代表预测正确,F代表预测错误)。 返回值是一个形状为[n_classes, n_classes]的混淆矩阵,对于二分...
混淆矩阵简介与Python实现 什么是混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class)...
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...