本文将介绍2分类混淆矩阵的计算过程。 我们需要明确混淆矩阵的定义。对于一个二分类模型,混淆矩阵是一个2×2的矩阵,用于记录模型的预测结果与真实标签之间的四种情况,分别是真正例(True Positive,简称TP)、假正例(False Positive,简称FP)、真反例(True Negative,简称TN)和假反例(False Negative,简称FN)。下面我们将...
x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的...
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章,第1.4.2节,作者是兜哥。 1.4.2 混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)是一个将分类问题按照真实情况与判别情况两个维度进行归类的矩阵,在二分类问题中,可以用一个2×2的矩阵表示。如图1-32所示,TP表示实际为真预测为真,TN表示实际为假预...
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我们没有填充的方块称为混淆矩阵。 混淆矩阵中的每个单元格都会告诉我们一件有关模型表现的事情。 这些是真正 (TN),假正 (FN),假负 (FP) 和真负 (TP)。 让我们用实际的值来替换这些缩写词,逐一进行解释。 蓝绿色的方块表示模型的预测是正确的,橘色的方块表示模型的预测是错误的。
混淆矩阵是一个二维矩阵,用于描述分类模型的预测结果与真实结果之间的关系。在二分类问题中,混淆矩阵通常由四个元素组成,分别是真正例(True Positive,TP)、假正例(False Positive,FP)、真反例(True Negative,TN)和假反例(False Negative,FN)。其中,真正例表示模型正确地将正例预测为正例的数量,假正例表示模型错误...
2、基于bp神经网络的多输入单输出回归预测模型(全字幕)-matlab程序详细讲解 2290 -- 14:01 App 7、基于matlab的贝叶斯线性回归代码详细讲解-线性表达式 3758 1 22:12 App 1、基于支持向量机SVM的分类预测代码讲解(含roc曲线,混淆矩阵)-含字幕 2051 -- 7:45 App 2024华为杯C题第一问全代码讲解(含BP,SVM,随...
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一:混淆矩阵(引自qq_28448117的博客) 监督学习—混淆矩阵 非监督学习—匹配矩阵 矩阵每一列代表预测值,每一行代表的是实际的类别。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)。 假设有一个用来对猫(cats)、狗(dogs)、兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是...
混淆矩阵中的TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,精确率是()。A、1/4B、1/2C、4/7D、2/3 点击查看答案&解析 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号)