混淆矩阵 def model_confusion_matrix(true,pred): fpr, tpr, thresholds= roc_curve(true, pred) ks_value = max(abs(fpr-tpr)) roc_auc = auc(fpr,tpr) x = np.argwhere(abs(fpr-tpr) == ks_value)[0, 0] pred=np.where(pred>=thresholds[x],1,pred) pred=np.where(pred<thresholds[x],0...
('混淆矩阵') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#设置汉语显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 在图中标注数量/概率信息 thresh = matrix.max() / 2 for x in range(self.num_classes): for y in range(self.num_classes): fin_matrix = int(matrix[y, x]) plt....
卷积使用a 从输入图像中提取某些 特征内容。核是一个矩阵,它跨越图像并与输入相乘,从而以某种理想的方式增强输出。 在我们深入研究之前,核是一个权重矩阵,它与输入相乘以提取相关特征。核矩阵的维度是卷积的名称。例如,在中,核矩阵是。 一个普通的卷积层实际上由多个这样的过滤器组成。 步长 在输入矩阵上移动的像...
模型评估之混淆矩阵(confusion_matrix)含义及Python代码实现 标签:机器学习 技术研究与问题解决 粉丝-36关注 -18 +加关注
发布 学长阿万-知识版 置顶想要视频同款代码+数据集+讲义+一对一指导?来我的工房看看吧>> 代码实例:基于贝叶斯优化的XGBoost,二分类问题,混淆矩阵评估 2024-06-16 10:071回复 tttrif xgboost没必要进行特征归一化 2024-08-01 22:49回复 要一直堅持呀 2024-06-28 10:321回复学长...
在本教程中,我们训练了简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 图像进行分类。从学习曲线图中我们观察到,在 3 个 epoch 之后,验证准确度低于训练集准确度,即我们的模型是过拟合,这意味着我们增加了模型的复杂性。还使用混淆矩阵评估模型。观察到该模型对鸟、猫、鹿、狗等标签的预测精度较低。
在本教程中,我们训练了简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 图像进行分类。从学习曲线图中我们观察到,在 3 个 epoch 之后,验证准确度低于训练集准确度,即我们的模型是过拟合,这意味着我们增加了模型的复杂性。还使用混淆矩阵评估模型。观察到该模型对鸟、猫、鹿、狗等标签的预测精度较低。