多分类混淆矩阵的含义
1:混淆矩阵对角线越大越好,代表的是没个类别预测正确的数量. 2:横向来看,每一行的总数是该类别实际数量,11396代表着 16428个该类别有11396预测为了该类别. 3:纵向来看,每一列总数代表着预测成该类别的数量,图中有14314个数据预测成了该类,共有11396 ...
原文：分类算法-3.多分类中的混淆矩阵
加载手写识别数字数据集 用逻辑回归训练 查看多分类问题的混淆矩阵 将数据与灰度值对应起来： 去除预测正确的对角线数据，查看混淆矩阵中的其他值 上图不仅可以看出哪个地方犯的错误多，还可以看出是什么样的错误，例：算法会偏向于将值为 的数据预测为 ，将值为 的数预测为 。 在算法方面，应该考虑调整 的决策阈值以增强算法的准确率。在手写识别数据集方面，应该考虑处理数据，如消除数据集的噪点和干扰点，提高清晰 ...
2019-10-10 18:41 0 2373 推荐指数：
相关推荐
多分类任务的混淆矩阵
今天我将讨论如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。它告诉我们有多少数据点被正确预测，哪些数据点没有被正确预测。对于多分类来说，它是一个 N * N 矩阵，其中 n 是编号。输出列中的类别，也称为目标属性。一二分类任务中包含了 2 个类 ...
scikit-learn 多分类混淆矩阵
注：有些markdown语法没渲染出来，可以简书查看：scikit-learn 多分类混淆矩阵 前面 sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix 是 scikit-learn 0.21 新增的一个函数。看名字可知道是用来计算多标签的混淆矩阵 ...
【笔记】关于多分类问题中的混淆矩阵，精准率
关于多分类问题中的混淆矩阵，精准率 具体操作 （在notebook中） 使用手写识别数据集，使用全部的样本数据，不做限制，对数据进行分割，使用逻辑回归算法，求解出准确度 结果如下 进行预测 计算精准率，需要将average设置为micro 结果如下 计算混淆矩阵 ...
多分类及多标签分类算法
单标签二分类问题 单标签二分类算法原理 单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。常见的算法 ...
Softmax多分类算法
下面的4类数组是C#预测出来的，保存为文本后，弄到python中（C#作图没好工具。。。） ...
分类效果评价指标一混淆矩阵
1.混淆矩阵：判断分类模型好坏 (摘自:版权声明：本文为CSDN博主「Orange_Spotty_Cat」的原创文章.原文链接：https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839) 混淆矩阵是ROC曲线绘制 ...
二分类下的混淆矩阵
...