第3章-分类 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],[20...
# 预测准确率 naiveBayes_Reg_pred<-predict(naiveBayes_Reg,test_set) # 混淆矩阵 confusion_matrix<-table(naiveBayes_Reg_pred,test_set$Direction) # naiveBayes_Reg_pred Down Up # Down 28 20 # Up 83 121 # 预测准确率 sum(diag(confusion_matrix))/dim(test_set)[1] # [1] 0.5912698 # 后验...
6.判错多数类:假正率False Positive Rate 7.sklearn中的混淆矩阵 还有指标信息更全的类sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix as CM, precision_score as P, recall_score as R, f1_score from sklearn.metrics import classification_report # 混淆矩阵 label...
5. 对角化矩阵,寻找极大线性无关组,保留较大的特征值,去除较小特征值,组成一个投影矩阵,对原始样本矩阵进行投影,得到降维后的新样本矩阵。 6. 完成PCA的关键是——协方差矩阵。协方差矩阵,能同时表现不同维度间的相关性以及各个维度上的方差。协方差矩阵度量的是维度与维度之间的关系,而非样本与样本之间。 7....
1.混淆矩阵 真正类率(True Positive Rate) TPR = TP/(TP+FN),即被预测为正类的正实例占实际正类的比例。... MBE风格 MBE风格 来源 是以法国设计师MBE来命名的一种相对独特的插画风格。他先是将他的作品发布在Dribbble平台上,后来逐渐流行起来的一种插画风格。 作品 特点 带有断点的描边线条且粗细适宜 <但...
通过代码“fromsklearnimportmetrics”引入评价指标模块后,面对真实标签true()label和模型预测标签predicted()label,混淆矩阵可通过调用()代码得到。 A.confusion()matrix(true()labe,predicted()label) B.confusion()matrix(predicted()label,true()labe) C.metrics.confusion()matrix(true()labe,predicted()label) D...
使用混淆矩阵计算准确度和回收度。 F1score Kappa ROC curves - sensitivity/specificity ratio 数据采样处理 - 收集等多数据:不适合这个场景。- 过采样Over-sampling:当数据集较少时,主动添加少类别的数据; SMOT算法通过插值来实现。不适合本数据集。容易过拟合,运算时间长。- 欠采样Under-sampling: 当数据集足够大...
cm_plot(y_train, predict_result_train).show() #显示混淆矩阵可视化结果 看训练结果正确率 from sklearn.metrics import confusion_matrix predict_result_test = model.predict_classes(x_test).reshape(len(data_test)) #给出预测类别(测试集) from cm_plot import * ...
BaobabView[Elzen2011]是近年来比较综合的决策树可视化系统,如图3.26所示,它提供了基于节点链接方法的树可视化视图和分类结果混淆矩阵的可视化视图,以及大量的交互方法。用户可以在查看训练生成的决策树结构时,对决策树直接进行修改,如增删分支、调整判断条件等。然而,大部分数据挖掘模型的可理解程度都较低,给非数据挖掘...
[0]#---输出分类错误数和准确度print('错误分类的样本数: %d'% ( y_test_!= y_predict).sum() +'个')fromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreprint('准确度: %.2f'%accuracy_score(y_test_, y_predict))print()#---输出分类结果混淆矩阵defmy_confusion_matrix(y_true, y_pred):fromsklearn.metr...