Tensorflowtf.confusion_matrix中的num_classes参数的含义, 与 scikit-learnsklearn.metrics.confusion_matrix中的labels参数相近, 是与标记有关的参数, 表示类的总个数, 但没有列出具体的标记值. 在 Tensorflow 中一般是以整数作为标记, 如果标记为字符串等非整数类型, 则需先转为整数表示. 如果num_classes参数为 ...
它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的效果,通常是监督学习(非监督学习,通常用匹配矩阵:matching matrix)。 大白话来讲,就是对机器学习算法的运行结果进行评价,效果如何,精确度怎么样而已。 举个例子,在什么场景下需要这个confusion matrix 假设有一个用来对猫(cats)、狗(dogs)、兔子(rabbits)进行机器学习分类,预测...
一般来说,像上面新冠病毒的例子,用 Rrecision-Recall 比较好,属于 data imbalanced 的情况。 如果positive,negative 的数量基本是平衡的,那 ROC 就更常用一些。 完美打印 Confusion Matrix 一个比较好用的,完美打印confusion matrix的工具箱是, wcipriano/pretty-print-confusion-matrix(https://github.com/wcipriano/...
官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 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 : 样本权重 实现例子: from sklearn.metrics import confusion_matrixy_tr...
confusion_matrix sklearn.metrics中常用的函数参数 confusion_matrix函数解释 返回值:混淆矩阵,其第i行和第j列条目表示真实标签为第i类、预测标签为第j类的样本数。 预测 01真实0 1 def confusion_matrix Found at: sklearn.metrics._classification ...
confusion_matrix 混淆矩阵 有啥用?,confusion_matrix混淆矩阵有啥用?结果的只用展示方式?请参考https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/80277225
首先,我们需要导入必要的库,包括sklearn.metrics中的confusion_matrix和classification_report。 python from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report 2. 使用模型对测试集进行预测,得到预测结果 假设我们已经有了一个训练好的模型model和一个测试集X_test,我们可以使用模型对测试集进行预测,得到...
【说站】python confusion_matrix()是什么 python confusion_matrix()是什么 说明 1、计算分类器预测结果的混淆矩阵C。 2、混淆矩阵C使得C_ij等于已知在第i组中并且预计在第j组中的观测次数。 语法 代码语言:javascript 复制 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred,*,labels,sample_weight,normalize)...
简介:GEE机器学习——混淆矩阵Classifier.confusionMatrix()和errorMatrix()和exlain()的用法(js和python代码) 混淆矩阵 根据训练数据计算分类器的 2D 混淆矩阵(即:重新代入误差)。矩阵的轴 0 对应于输入类,轴 1 对应于输出类。行和列从类 0 开始,并按顺序增加直至最大类值,因此如果输入类不是基于 0 或顺序...