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 `...
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)—......
y_pred = model.predict_classes(x_test) # 计算混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(confusion_mat) 在上述代码中,我们首先加载了之前训练好的模型和测试数据。然后,通过模型的predict_classes方法获取预测结果。最后,使用sklearn库中的confusion_matrix函数计算混淆矩阵。 混淆矩阵的...
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: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...
对于混淆矩阵的第一行是TN和FP,第二行是FN和TP。由于我们需要在测试集上评估算法的性能,所以将测试集的真实y_true和算法在测试集上的预测值y_log_predict传入confusion_matrix混淆矩阵的函数中,结果即为算法对应的混淆矩阵。 有了算法的混淆矩阵,相应的就可以计算出算法的精准率以及召回率两个指标。首先来看一下如...
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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)
7-1 分类评估-混淆矩阵 92415:41 6-22 本章小结 62705:52 6-21 半监督-标签传播算法 75817:49 6-20 关联-关联规则-2 70314:43 6-19 关联-关联规则-1 72514:24 6-18 聚类-图分裂 63003:56 6-17 聚类-层次聚类 68104:45 6-16 聚类-DBSCAN 64610:37 6-15 聚类-Kmeans-2 62610:56主播...