机器学习基础:混淆矩阵, 视频播放量 7、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 技术羹, 作者简介 PKPD model and ML for learning; Panda for life...,相关视频:2. Machine Learning: Cross Validation(交叉验证),4. Machine Learning:
混淆矩阵通常是一个二维矩阵,其中行表示实际类别,列表示预测类别。在这个问题中,我们需要创建一个包含3列预测概率的混淆矩阵。 首先,我们需要明确问题中提到的数据是什么类型的数据。假设这是一个分类问题,我们有一组已知的样本数据,每个样本有三个特征,并且每个样本都有一个真实的类别标签。我们使用某个分类...
sklearn输出的混淆矩阵中,横轴为预测结果,纵轴为实际结果。 参考:基于混淆矩阵的评价指标 识别任务中混淆矩阵(Confusion Matrix)用于评价算法好坏的指标。下图是一个二分类问题的混淆矩阵: TP:正确肯定——实际是正例,识别为正例 FN:错误否定(漏报)—......
混淆矩阵是一种直观、有效的评估分类模型性能的工具。通过混淆矩阵,我们可以计算出准确率等多个指标,从而更好地评估和优化模型的性能。混淆矩阵的解读对于理解模型的预测效果非常重要,因此在进行机器学习任务时,我们应该充分利用混淆矩阵来评估模型的准确率,并根据评估结果进行模型的调整和优化。 代码部分 全选代码 复制 `...
矩阵 “混淆矩阵(Confusion Matrix)” 是评估机器学习预测模型好差的一个基础工具,也是个咋一看很高大上的名词。 但搞气象的人,尤其搞预报的,理解它自带天然优势。 当详细看完混淆矩阵的介绍后,气象人大概率会大呼一声:这和命中、空报、漏报不是一回事嘛!
混淆矩阵的输出类似于以下形式: 代码语言:txt 复制 [[TN_1, FP_1, FN_1], [FP_2, TN_2, FN_2], [FP_3, FN_3, TN_3]] 其中,TN表示真负例(模型正确预测为负例),FP表示假正例(模型错误预测为正例),FN表示假负例(模型错误预测为负例),TN_1表示模型正确预测为第一类别的样本数量,以此类推。
混淆矩阵由四个分类结果构成,分别是真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)和假反例(FN)。这四个结果可以通过以下表格来表示: 真正例(TP):预测为正类且真实也为正类的样本数 假正例(FP):预测为正类但真实为反类的样本数 真反例(TN):预测为反类且真实也为反类的样本数 ...
混淆矩阵:混淆矩阵是将真实值与预测值匹配以及不匹配的项一起放入到矩阵中,它可以清楚的反映出真实值和预测值相同的地方,也可以反映出与预测值不相同的地方, 1-1、多分类样例 如图所示:图示为一个情感多分类例子的混淆矩阵,从图中我们可以看出,真实样例为生气,并且被预测为生气的例子一共有98例,同一列的其他行...
在混淆矩阵中,每一行表示实际类别,每一列表示预测类别。具体来说: True Positive (TP):实际为正例,预测也为正例的样本数。 False Positive (FP):实际为负例,预测为正例的样本数。 False Negative (FN):实际为正例,预测为负例的样本数。 True Negative (TN):实际为负例,预测也为负例的样本数。 通过混淆...
5.2.3 计算混淆矩阵书名: PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战 作者名: 刘斯坦 本章字数: 917字 更新时间: 2024-05-10 11:57:50首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读00:04:58 摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,本书新人免费读10天 设备和账号都新为新人...