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...
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...
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...
from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_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 data.shape 输出:(891, 12) 说明有891行,12...
这里使用到的主要开发环境是 Jupyter Notebooks,基于 Python 3.9 完成。依赖的工具库包括 用于数据探索分析的Pandas、Numpy、Seaborn 和 Matplotlib 库、用于建模和优化的 XGBoost 和 Scikit-Learn 库,以及用于模型可解释性分析的 SHAP 工具库。 关于以上工具库的用法,ShowMeAI在实战文章中做了详细介绍,大家可以查看以下...
cm =confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) [out] [[71073 9] [ 28 92]] 评估 #Accuracy accuracy = (cm[0,0]+cm[1,1])/len(X_test) print(accuracy) # 0.9994803516755147 # 准确率很高,大部分的准确率都是由non-fraud贡献的,探索性模型预测。
If a user doesn't include an email with their matrix account, it is impossible to reset the lost password. Apple MacOS MacBook Pro Hiding my Older Version Logic Pro 10.0.6 Trying to force me to buy again I paid in 2014 for Logic Pro X 10.0.6 (forced to buy a new copy when my ...
Northwest LARP Tolkien Society Tolkien MootConvention Middle-earth Radio Middle-earth Talk Show North Five Mile Community Spokane 2600 Spokane RPG Other Minds Magazine Ea RPG Middle-earth Role-Playing Community SuiteGM News WHY A CTO SHOULD _NOT_ JUST BE A GLORIFIED CODER/ENGINEERFeb 19, 2025 ...
of points for which the predicted label is equal to the true label, while off-diagonal elements are those that are mislabelled by the classifier. After training all the three algorithms and fitting the Random Forest model with the test data, we obtained the confusion matrix shown inFigure 17...
此外,对于多分类问题,还可以使用混淆矩阵(Confusion Matrix)来直观展示各类别之间的预测情况;而对于回归任务,则常用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等指标进行评估。 4.1.2 测试集的重要性 为了保证模型的泛化能力,必须留出一部分独立的数据作为测试集。这部分数据在整个训练过程中从未参与过任何操作,直到最后才用于...