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:
分类问题中的混淆矩阵(confusion matrix) sklearn输出的评价矩阵 输出结果 结果分析 输出结果 几点备注:1. 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...
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...
混淆矩阵是一个2维矩阵,其中行代表实际类别,列代表预测类别。 在获取混淆矩阵之前,我们首先需要将模型用于预测一组数据集。假设我们有一个模型用于识别3个类别的图像:狗、猫和鸟。我们可以将一组测试图像输入模型中,并获取预测的类别。然后,我们将实际的类别和预测的类别进行比对,计算得出混淆矩阵。 下面是一个示例...
运行上述代码,将会输出以下混淆矩阵: [[2 2] [1 3]] 1. 2. 精确率和召回率的计算 精确率和召回率是混淆矩阵中衡量模型性能的重要指标。 精确率(Precision)表示模型预测为正类的样本中,真正例的比例。可以通过以下公式计算: Precision = TP / (TP + FP) ...
通过观察混淆矩阵,我们可以计算出多种模型性能指标,如准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和 F1 值(F1-score)等,这些指标可以帮助我们更好地评估模型的分类效果。 一、原理详解 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...
一、混淆矩阵 它以矩阵形式展示模型预测结果与真实标签之间的对应关系。混淆矩阵的行表示模型预测的类别,列表示实际的类别。通常,混淆矩阵是一个二维矩阵,但在多分类问题中,可能会有更多的行和列。 典型的二分类混淆矩阵如下图: TP(True Positive)表示真正例即实际和预测都是正的; ...
1、混淆矩阵 混淆矩阵用于在样本极平衡时的分类模型评估,少数类通常被当作正类(用“1”表示) 横向表真实类别,竖向表示预测类别,一个完美的分类器预测应当完全等于真实,即只有左上到右下的对角线为非0值 fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixcm=confusion_matrix(y_true,y_pre)[[4001,123],[201,4096]] ...
一、混淆矩阵 它以矩阵形式展示模型预测结果与真实标签之间的对应关系。混淆矩阵的行表示模型预测的类别,列表示实际的类别。通常,混淆矩阵是一个二维矩阵,但在多分类问题中,可能会有更多的行和列。 典型的二分类混淆矩阵如下图 TP(True Positive)表示真正例即实际和预测都是正的; ...
2.2 混淆矩阵(confusion matrix) 对于二分类问题,可将样本根据真实类别与模型预测的类别的组合划分为以下4种情况,表示成这样的表格被称为“混淆矩阵”: image.png 2.3 精确率/查准率 (precision) 阳性预测结果中阳性样本的比例 2.4 查全率/召回率(recall) ...