confusion_matrix(y_true,y_pred)pred=multilayer_perceptron(x,weights,biases)correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(pred,1),tf.argmax(y,1))accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))withtf.Session()assess:init=tf.initialize_all_variables()sess.run(init)forepochinxrange(150):...
机器学习:混淆矩阵、准确率、错误率、灵敏度、特异度、精准率、召回率、F-Measure、ROC曲线 & PR曲线,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
对于二元分类，分类器输出一个实值分数，然后通过对该值进行阈值的区分产生二元的相应。例如，逻辑回归...
机器学习评估指标汇总:准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
使用此存储过程可根据混淆矩阵来计算类的 F 指标。F 指标(也称为 F 得分)是精度与召回率之间的平衡均值。它的计算方法为 2 * TPR * PPV / (TPR + PPV),其中 TPR 和 PPV 是对同一混淆矩阵调用相应存储过程的结果。 权限 此语句的授权标识所拥有的特权必须包括 IDAX_USER 角色。 语法 IDAX.FMEASURE(in ...
在下文中一共展示了Evaluation.f_measure方法的2个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: main ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from weka.classifiers import Evaluation [as 别名]# 或者: from weka.classifiers...
function stats = confusionmatStats(group,grouphat) % INPUT % group = true class labels % grouphat = predicted class labels % % OR INPUT % stats = confusionmatStats(group); % group = confusion matrix from matlab function (confusionmat) % % OUTPUT % stats is a structure array % stats.co...
cat_measureinmeasures.values()]) avg_f = weighted_average([(cat_measure[2], cat_measure[3])for\ cat_measureinmeasures.values()]) total_support = sum([cat_support[3]forcat_supportinmeasures.values()])print"%s\t%0.3f\t%0.3f\t%0.3f\t%d"% ("Total", avg_prec, avg_rec, avg_f,...
(sm_y_probability >= 0.5, 1, 0) # 混淆矩阵 cm = metrics.confusion_matrix(y_test, sm_pred_y, labels = [0,1]) cm # ---第三步 绘制ROC曲线 --- # # 计算真正率和假正率 fpr,tpr,threshold = metrics.roc_curve(y_test, sm_y_probability) # 计算auc的值 roc_auc = metrics.auc(fp...
F值,亦被称做F-measure,是一种量测算法的精确度常用的指标,经常用来判断算法的精确度。目前在辨识、侦测相关的算法中经常会分别提到精确率(precision)和召回率(recall),F-score能同时考虑这两个数值,平衡地反映这个算法的精确度。 The traditional F-measure or balanced F-score (F1 score) is the harmonic mea...