机器学习-Confusion Matrix混淆矩阵、ROC、AUC
本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩阵 在机器学习领域中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中，矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况；矩阵的每一行表示的样本 ...
原文：ML01 机器学习后利用混淆矩阵Confusion matrix 进行结果分析
目标： 快速理解什么是混淆矩阵， 混淆矩阵是用来干嘛的。 首先理解什么是confusion matrix 看定义，在机器学习领域，混淆矩阵 confusion matrix ，又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的效果，通常是监督学习 非监督学习，通常用匹配矩阵：matching matrix 。 大白话来讲，就是对机器学习算法的运行结果进行评价，效果如何，精确度怎么 ...
2017-12-24 12:50 0 7263 推荐指数：
相关推荐
python confusion matrix 混淆矩阵
【1】混淆矩阵（Confusion Matrix）概念 【2】 混淆矩阵-百度百科 【3】 Python中生成并绘制混淆矩阵（confusion matrix） 【4】 使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix） 示例： Python画混淆矩阵程序示例，摘自 ...
confusion_matrix（混淆矩阵）
作者：十岁的小男孩 凡心所向，素履可往 目录 监督学习—混淆矩阵 是什么？有什么用？怎么用？ 非监督学习—匹配矩阵 混淆矩阵 矩阵每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成 ...
python画混淆矩阵(confusion matrix)
混淆矩阵（Confusion Matrix），是一种在深度学习中常用的辅助工具，可以让你直观地了解你的模型在哪一类样本里面表现得不是很好。 如上图，我们就可以看到，有一个样本原本是0的，却被预测成了1，还有一个，原本是2的，却被预测成了0。 简单介绍作用后，下面 ...
python机器量化之十七：混淆矩阵（confusion_matrix）含义
1.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 2.分类评估指标中定义的一些符号含义: TP(True Positive) ：将正类预测为正类数,真实为0,预测为0 FN(False ...
【分类模型评判指标 一】混淆矩阵(Confusion Matrix)
转自：https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改动，仅供个人学习使用 简介 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。 一句话解释版本 ...
混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow)
原理 在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能. 混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量. 这个矩阵的每一行表示真实类中的实例, 而每一列表示预测类中的实例 (Tensorflow ...
Spark机器学习中ml和mllib中矩阵、向量
1：Spark ML与Spark MLLIB区别？ Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库，现在已经逐渐不再被Spark团队支持，逐渐转向Spark ML库，Spark ML是面向DataFrame编程的。 2：Spark ML与Spark MLLIB中矩阵、向量定义 ...