此代码首先训练了一个梯度提升树分类器来预测比赛中势头的转换点,然后计算了模型在测试集上的准确率,并通过混淆矩阵可视化了模型的预测性能。混淆矩阵提供了真正类别与模型预测类别之间的比较,帮助我们理解模型在预测比赛势头转换点上的表现。 给教练的建议 基于模型结果,我们可以向教练提供以下建议: 关注特定的比赛转折...
lr中实现混淆矩阵 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 import itertools from sklearn.metrics import confusion_matrix lr = LogisticRegression(C = best_c, penalty = 'l1') lr.fit(X_train_undersample,y_train_undersample.values.ravel()) y_pred_undersample = lr.predict...
在上述二分类混淆矩阵中,po,pe为: , 2.4.2 指示意义 kappa计算结果为-1~1,但通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性(真实值与预测值):0.0~0.20极低的一致性(slight)、0.21~0.40一般的一致性(fair)、0.41~0.60 中等的一致性(moderate)、0.61~0.80 高度的一致性(substantial)和0.81~1...
print("混淆矩阵:") print(conf_matrix) # 可视化混淆矩阵 plt.imshow(conf_matrix, cmap='Blues') plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() plt.xlabel('Predicted Labels') plt.ylabel('True Labels') plt.show() 通过可视化的混淆矩阵,我们可以看到模型成功地正确分类了所有波形。 此代码逻辑可以很...
1. 混淆矩阵 混淆矩阵是一个二维表格,如上表所示,用于比较模型的预测结果与实际结果之间的关系,特别适用于分类问题。混淆矩阵详尽地列出了四种不同分类结果的数量,即真正例(TP,即模型正确预测为正样本的实例数)、假正例(FP,即模型错误地将负样本预测为正样本的实例数)、真负例(TN,即模型正确预测为负样本的实例...
混淆矩阵是表示精度评价的一种标准格式,本文借鉴混淆矩阵来建立效能评估指标。 (1)正报 TP:使用工具分析测试用例时,期望的结果之一是工具能够报告目标类型的一个缺陷,这种类型的报告被认为是“真阳性”或正报。 (2)误报 FP:如果工具在不存在漏洞的测试用例中错误地报告任何类型的缺陷,则该条报告被视为“假阳性...
在机器学习中，混淆矩阵(错误矩阵或匹配矩阵)是一种表布局，可以让您可视化算法的性能。每一行表示预测的类实例，而每一列表示实际的类实例。它被称为混淆矩阵，因为可视化可以很容易地看出你是否混淆了两者。真值表的抽象视图是这样的:对同一个真值表的更直观的视图是这样的：最后，对于一个真正的混淆矩阵有一个...
%% 混淆矩阵 figure cm = confusionchart(R_train, T_sim1); cm.Title = 'Confusion Matrix for Data'; cm.ColumnSummary = 'column-normalized'; cm.RowSummary = 'row-normalized'; 想要全部的代码以及论文可以看我的github-网址如下(可按需下载):GitHub – Ggy-king/2022-Mathematical-Modeling-National-Co...
生成的混淆矩阵如下: <tables><tgroup><row><entry>pre/act</entry><entry>0</entry><entry>1</entry></row></tgroup></tables> <tables><tgroup><row><entry>0</entry><entry>28946</entry><entry>2910</entry></row><row><entry>1</entry><entry>1393</entry><entry>42021</entry></row>...