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混淆矩阵是一个2x2的表格,用来展示分类模型的四种结果: 🟢 真阳性(TP):预测为1,实际也为1 🔴 假阴性(FN):预测为0,实际为1 🟣 真阴性(TN):预测为0,实际为0 🔵 假阳性(FP):预测为1,实际为0📊 如何用混淆矩阵计算指标?🟢 准确率(Accuracy) 准确率是正确分类的样本数与总样本数之比。 公式:...
视频转载自互联网, 视频播放量 11、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 rhino小技巧, 作者简介 ,相关视频:【python数据分析技巧】如何快速诊断直播间哪个环节出现了与交易数据异常检测实战]测试集遇到的问题,【python数据分析技巧】古
一、混淆矩阵的定义 混淆矩阵是一个二维矩阵,用于描述分类模型的预测结果与真实结果之间的关系。在二分类问题中,混淆矩阵通常由四个元素组成,分别是真正例(True Positive,TP)、假正例(False Positive,FP)、真反例(True Negative,TN)和假反例(False Negative,FN)。其中,真正例表示模型正确地将正例预测为正例的数量...
分类之混淆矩阵(Confusion Matrix) 1. 写在前面 为什么时隔多年又再做一次混淆矩阵的整理,TMD就是每次用的时候要自己回过头查一遍,老是记不住,为了打好基础,再次进行梳理。 2. 为什么会有混淆矩阵 我们简单的分类衡量模型的好坏,其实正常使用均方误差就行了,如下:...
可能是B站第一位讲述影像组学的up主继续开讲啦。影像组学第二十五期,classification。 QQ群号 669162202 个人精力有限,无法私聊答疑,请互相尊重。 另,影像组学相关代码不直接公开,需要的朋友请根据视频内容自行编写。 展开更多 知识 校园学习 Python 影像组学
13.4.4 混淆矩阵书名: Python自然语言理解:自然语言理解系统开发与应用实战作者名: (美)黛博拉·A. 达尔本章字数: 62字更新时间: 2024-09-10 16:35:45首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读00:04:58 摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,本书新人免费读...
二. 模型评估——混淆矩阵(Confusion Matrix) 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。 其中矩阵的行表示真实值,矩阵的列表示预测值。 2.1 案例 已知条件:班级总人数100人,其中男生80人,女生20人。
四、混淆矩阵、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 4.2 读取预测结果 4.3 使用sklearn创建混淆矩阵 4.4 使用seaborn进行可视化 4.5 通过混淆矩阵分析模型预测结果 4.6 使用sklearn生成各种分类指标 4.7 使用分类报告分析模型预测结果 4.8 可以进一步优化的地方 ...
混淆矩阵中的TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,查全率R是:A.1/4B.1/2C.4/7D.4/6搜索 题目 混淆矩阵中的TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,查全率R是: A.1/4B.1/2C.4/7D.4/6 答案 D 解析收藏 反馈 分享