sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 其中,y_true:是样本真实分类结果,y_pred 是样本预测分类结果 ,labels是所给出的类别,通过这个可对类别进行选择 ,sample_weight 是样本权重。这里我们用代码演示三分类问题混淆矩阵(这里我们用confusion_matrix生成矩阵数据,然后...
将这四个指标一起呈现在表格中,就能得到如下这样一个矩阵,我们称它为混淆矩阵(Confusion Matrix): 混淆矩阵的指标 预测性分类模型,肯定是希望越准越好。那么,对应到混淆矩阵中,那肯定是希望TP与TN的数量大,而FP与FN的数量小。所以当我们得到了模型的混淆矩阵后,就需要去看有多少观测值在第二、四象限对应的位置,...
3.调用TensorFlow的混淆矩阵函数,这一步需要将矩阵转换为tensor,在TensorFlow中运行的单元为tensor confuse_martix=sess.run(tf.convert_to_tensor(tf.confusion_matrix(Y_true,Y_predict)))print(confuse_martix) 4.结果 匹配矩阵 在预测分析中,混淆表格(有时候也称为混淆矩阵),是由false positives,falsenegatives,t...
Code # -*-coding:utf-8-*-fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#labels表示你不同类别的代号,比如这里的demo中有13个类别labels = ['A','B','C','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O']''' 具体解释一下re_label.txt和pr_label.txt...
a你不是日本人吗? 正在翻译,请等待...[translate] aSplit training set into a smaller training set and verification set 分裂训练集合到一个更小的训练集合和verifi正离子集合里[translate] aLook at the confusion matrix and group the classes that have the highest confusion[translate]...
confusion = _create_local('confusion_matrix',shape=[num_classes, num_classes],dtype=tf.int32)#...
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-09-17 10:21 # @Author : scyllake import ...
eclipse无法解析导入 java.util是因为jre配置错误。 1、点击需要导入jar的项目,右击项目属性(properties)...
- 第一步:看是否有标准答案(尤其是是数值型的结果),那么就使用传统的机器学习方法评估(Accuracy、Confusion Matrix,F1、Sensitivity,Specificity 等等); - 第二步:如果没有标准答案,就查看是否有参考答案(比如摘要的撰写,看是否有一些质量很高的案例),此时我们需要使用“Reference Matching metrics”,比如文本相似度之类...