我们来了解一下confusion_matrix()函数的参数。该函数接受两个参数:y_true和y_pred。y_true是一个一维数组,表示真实的分类标签;y_pred也是一个一维数组,表示模型的预测结果。这两个数组的长度必须相等。confusion_matrix()函数会根据这两个数组的内容生成混淆矩阵。 混淆矩阵的行表示真实标签,列表示预测结果。矩阵的...
confusion_matrix参数说明 混淆矩阵(Confusion Matrix)是机器学习领域中常用的评估分类模型性能的工具。它可以用来展示分类模型的预测结果与真实标签之间的差异,从而帮助我们了解模型在不同类别上的表现情况。 混淆矩阵是一个二维矩阵,行代表真实标签,列代表预测结果。对于一个二分类问题,混淆矩阵有四个元素,分别是真正例(...
参数num_classes 一个整数 > 1,指定要传递给该函数的类数。 如果指定的输入列为 CHAR/VARCHAR 类型,则必须设置此参数。否则,该函数将根据列数据类型处理此参数: INTEGER:默认设置为 2,如果类数为任何其他值,则必须正确设置此参数。 BOOLEAN:默认设置为 2,不能设置为任何其他值。
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 @_deprecate...
参数描述 parameter_string 必需的单字符串参数,其中包含以逗号分隔的<parameter>=<value>条目对。 数据类型:VARCHAR(32672) 以下列表显示参数值: intable 必需。 输入表,其中包含实际值。 数据类型:VARCHAR(128) id 必需。 输入表的列,用于指示唯一实例标识。
plot_confusion_matrix参数 plot_confusion_matrix是一个函数，通常用于可视化分类模型中的混淆矩阵。它可能具有以下参数：1. y_true（必需）：真实的目标变量。这通常是实际标签的数组。2. y_pred（必需）：预测的目标变量。这通常是模型预测的标签的数组。3. classes：类别标签的列表。如果未提供，则将从y_true中...
plot_confusion_matrix 参数的主要作用是绘制混淆矩阵,以便于我们更好地观察和分析数据。通过混淆矩阵,我们可以了解分类模型对不同类别的预测效果,进而优化模型性能。 三、plot_confusion_matrix 参数的使用方法 在使用plot_confusion_matrix 参数时,需要先导入 matplotlib 库,并创建一个混淆矩阵。然后,调用 plot_confusion...
参数: confusion_matrix:ndarray 形状(n_classes,n_classes) 混淆矩阵。 display_labels:ndarray 形状(n_classes,),默认=无 显示绘图标签。如果没有,显示标签设置为从 0 到 n_classes - 1。 属性: im_:matplotlib AxesImage 表示混淆矩阵的图像。 text_:ndarray of shape (n_classes, n_classes), dtype=...
2. 了解confusion_matrix函数的基本用法和参数 confusion_matrix函数的基本用途是计算分类模型真实标签与预测标签之间的混淆矩阵。它的主要参数包括: y_true:真实标签的数组。 y_pred:预测标签的数组。 labels:(可选)一个列表,包含要包含在混淆矩阵中的类别标签。如果未提供,则类别标签将自动从y_true和y_pred中推导...