混淆矩陣(Confusion Matrix)適用於監督學習,與無監督學習中的匹配矩陣對應。在精度評價中,混淆矩陣主要用於比較分類結果和實際測量值,可以將分類結果的精度顯示在一個矩陣中。本文為您介紹混淆矩陣組件的配置方法。 使用限制 支援的計算引擎為MaxCompute。 組件配置 您可以使用以下任意一種方式,配置混淆矩陣組件參數。 方...
最終矩陣 我們一般會將混淆矩陣稍微簡化,如下所示: 在這裡,我們已為資料格上色,以醒目提示模型有做出正確預測的部分。 從這裡我們不僅會知道模型做出特定類型預測的頻率,還會知道這些預測正確或不正確的頻率。 如果有更多標籤,我們也可以建構更多混淆矩陣。 例如,在我們的人類/動物/樹木範例中,我們可以獲得如下的矩陣:...
2.混淆矩陣擴增 預測為0預測為1預測為2第n類的實際總數 (sum of each row) 實際為02202+2+0=4 實際為11201+2+0=3 實際為20030+0+3=3 第n類的預測總數 (sum of each column) 2+1+0=32+2+0=40+0+3=3實際總數(Sum all) =4+3+3 ...
在Python 中使用 Seaborn 繪製混淆矩陣 使用Seaborn 允許我們建立外觀不同的圖,而無需過多關注屬性或建立巢狀迴圈。 下面是繪製我們的混淆矩陣所需的庫包。 import seaborn as sebrn 如上一個程式所示,我們將使用 confusion_matrix() 方法建立一個混淆矩陣。 要建立繪圖,我們將使用以下語法。 fx = sebrn.heat...
若要檢閱相關詳細資料(例如可用於某些度量值的二進位和多類別分類的混淆矩陣),請按一下圖表。 對於二進位問題,IBM Watson OpenScale 將目標種類指派給positive或negative層次。 因此,混淆矩陣輸出遵循這樣的慣例:正種類的標籤位於第二個列或直欄中。 步驟
使用Seaborn 繪製混淆矩陣 在分類問題中,預測結果的摘要儲存在混淆矩陣中。我們必須繪製混淆矩陣來檢視正確和錯誤預測的計數。 要繪製混淆矩陣,我們必須建立混淆矩陣的資料框,然後我們可以使用 Seaborn 的heatmap()函式在 Python 中繪製混淆矩陣。例如,讓我們建立一個隨機混淆矩陣並使用heatmap()函式繪製它。請參閱下面...
您可以使用此儲存程序,從混淆矩陣中計算及顯示不同的分類品質因數。例如,這些是分類品質因數:每個預測類別的真肯定率、每個預測類別的誤判率、每個預測類別的正預測值、每個預測類別的 F-measure、正確及不正確分類的預測、預測精確度及加權預測精確度。 授權 ...
混淆矩陣和資料失衡52 分鐘 模組 9 單位 意見反應 初級 AI 工程師 資料科學家 學生 Azure 我們要如何知道模型在分類資料時的表現好壞? 電腦在評估模型效能時所用的方式有時很令人費解,有時則可能過度簡化模型在真實世界中的表現。 為了建置能以令人滿意的方式運作的模型,我們需要找出直覺的評估方式,並了解這些計量...
Learn 訓練 瀏覽 混淆矩陣和資料失衡 儲存 新增至集合 新增至計劃 閱讀英文版本 第3 個單位,共 9 個 練習- 建置混淆矩陣已完成 100 點經驗值 8 分鐘 目前無法使用此單元的沙箱。 我們正在處理,將盡快解決問題。 與此同時,您也可以使用個人訂閱來完成此單元的練習,但可能需要支付費用,亦可能需要修改訂閱的...
最終矩陣 我們一般會將混淆矩陣稍微簡化,如下所示: 在這裡,我們已為資料格上色,以醒目提示模型有做出正確預測的部分。 從這裡我們不僅會知道模型做出特定類型預測的頻率,還會知道這些預測正確或不正確的頻率。 如果有更多標籤,我們也可以建構更多混淆矩陣。 例如,在我們的人類/動物/樹木範例中,我們可以獲得如下的矩陣:...