所以如果我们现在运行,这实际上是无法工作的,对吧,我们还需要从 Us 导入这些内容,导入 confusion matrix 的名称,然后是 plot confusion matrix,希望这现在可以运行。那么我们看看。 好吧,如你所见,它似乎在工作。当然,我们现在只运行了一次 epoch,因此我们的模型相当糟糕,这在对角线的值中得到了体现。这是它准确分...
cm = ConfusionMatrix(actual_vector=y_actu, predict_vector=y_pred) cm.classes cm.print_matrix() cm.print_normalized_matrix() 💦 5.NannyML 📘NannyML是一个开源的 Python 库,允许估算部署后的模型性能(而无需访问目标),检测数据漂移,并智能地将数据漂移警报链接回模型性能的变化。这个库在 GitHub 上...
figure(figsize=(12, 12)) sns.heatmap(conf_matrix, xticklabels=LABELS, yticklabels=LABELS, annot=True, fmt="d") plt.title("Confusion matrix") plt.ylabel('True class') plt.xlabel('Predicted class') plt.show() Example #20Source File: run.py From fullrmc with GNU Affero General Public...
Confusion Matrix— 显示了对你的模型来说哪两个类最具挑战性。 混淆矩阵揭示了一个模型对特定类型进行不正确分类的频率 Distribution of predictions— 让你了解最优决策边界。 该模型的negative和positive 预测的分布表明,有很大一部分数据模型无法确定地分类 Minimum/Average/Maximum 跨所有层的梯度值,允许识别是否...
fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix fromsklearn.metricsimportclassification_report 然后读取数据并查看: 1 2 3 4 # 读取数据并查看 data=pd.read_csv("train.csv") data.head() 可以看到数据长这样的: 查看数据行和列: 1 2 # 查看数据行列 ...
在Python人工智能项目中,集成学习是一种强大的技术,通过结合多个模型的预测结果来提高整体模型的性能。集成学习的核心思想是“集体智慧”,即多个模型的组合往往比单个模型更强大。这种技术不仅能够提高模型的准确性和稳定性,还能有效减少过拟合的风险。 4.1.1 袋装法(Bagging) ...
ExplainerDashboard(explainer, # importances tab: hide_importances=True, # classification stats tab: hide_globalcutoff=True, hide_modelsummary=True, hide_confusionmatrix=True, hide_precision=True, hide_classification=True, hide_rocauc=True, hide_prauc=True, hide_liftcurve=True, hide_cumprecision=...
x_trans = cc.get_matrix()[4] cc.identity_matrix()#layout = cc.create_layout()layout = PangoCairo.create_layout(cc) layout.set_markup(self.text) layout.set_font_description(Pango.FontDescription(self.font)) txw, txh = layout.get_size()ifself.conf['text_position']in[POSITION_SW, POSIT...
1351-count-negative-numbers-in-a-sorted-matrix Time: 11 ms (97.05%), Space: 10.3 MB (99.08%) - LeetHub Jun 8, 2023 1356-sort-integers-by-the-number-of-1-bits Attach NOTES - LeetHub Oct 30, 2023 1372-longest-zigzag-path-in-a-binary-tree Time: 371 ms (87.13%), Space: 60.9 MB...
fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix, classification_report fromtorchimportnn, optim importtorch.nn.functionalasF %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format='retina' sns.set(style='whitegrid', palette='muted', font_scale=1.2)