我们可以使用混淆矩阵(confusion matrix)描述上面的分类情况: 引入几个概念: 真阳性(True Positive,简称TP),也就是预测为真,实际上也为真的数据,对应上表左上角单元格。 假阳性(False Positive,简称FP),也就是预测为真,但实际上为假的数据,对应上表右上角单元格。 假阴性(False Negative,简称FN),也就是预测...
1 IOU 评价指标(计算真实框和预测框面积的交并比)。 2 confusion matrix(所有结果的计算都是非极大值抑制后的输出预测框) confusion matrix TP:标签为True,预测为True(正确检测,目标被检测出来,IoU大于设置的阈值)。 FN:标签为True,预测为False(漏检,没有被检测出来)。 FP:标签为False,预测为True(虚检,检测到不...
绘制混淆矩阵 我们可以通过sklearn中的plot_confusion_matrix方法来绘制混淆矩阵。 fromsklearn.metricsimportplot_confusion_matrix disp=plot_confusion_matrix(lg_model,X_test,y_test,cmap='Blues',values_format='d',display_labels=cancer.target_names) Python Copy 绘制出来的混淆矩阵效果如下图所示。 再次回顾...
ROC https://zhuanlan.zhihu.com/p/246444894 Sure, let's create a random confusion matrix as an example, and then I'll explain what each element in the matrix means: Suppose we have a binary classification problem, where the true labels are as follows: True Positive (TP) = 25 False Posit...
sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix),1、accuracy_score 分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 返回一个混淆矩阵; labels:混淆矩阵的索引(如上面猫狗兔的示例),如果没有赋值,则按照y_true, y_pred中出现过的值排序。 >>>from sklearn.metrics import confusion_matrix ...
ROC全称是Receiver Operation Characteristic Curve,它描述的是TPR和FPR之间的关系。 ROC曲线 TPR(True Positive Rate)的计算公式为: 它表示真实值为1中样本中,被预测正确的比例,TPR其实就是Recall。FPR(False Positive Rate)的计算公式为: 它表示真实值为0的样本中,预测错误的比例。和上篇文章中Precision和Recall负...
,'8','9','10'] from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay cm_display = ConfusionMatrix...
Confusion in the Matrix: Going Beyond the Roc CurveStephen BorstelmannSaurabh Jha
confusion_matrix(y_train,y_train_pred) 1. 2. 其中,y_train表示训练值,y_train_pred表示预测值。 衡量指标中用的比较多的是精确率和召回率,它们的值可以在计算出混淆矩阵后,按照上图公式计算,也可以直接调用对应的函数。 复制 fromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_score ...