模型指标混淆矩阵，accuracy，precision，recall，prc,auc
一、混淆矩阵 T和F代表是否预测正确，P和N代表预测为正还是负 这个图片我们见过太多次了，但其实要搞清楚我们的y值中的1定义是什么，这样就不会搞错TP、FP、FN、TN的顺序，比如说下面的混淆矩阵： [[198985 29] [ 73 277]] y(真实）.value_counts ...
原文：分类问题（三）混淆矩阵，Precision与Recall
混淆矩阵 衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵。它基于的思想是：计算类别A被分类为类别B的次数。例如在查看分类器将图片 分类成图片 时，我们会看混淆矩阵的第 行以及第 列。 为了计算一个混淆矩阵，我们首先需要有一组预测值，之后再可以将它们与标注值 label 进行对比。我们也可以在测试集上做预测，但是最好是先不要动测试集 测试集仅需要在最后的阶段使用，在我们有了一个准备上线的分类器后，最后再用 ...
2020-02-18 12:41 0 2206 推荐指数：
相关推荐
分类预测输出precision，recall，accuracy，auc和tp，tn，fp，fn矩阵
此次我做的实验是二分类问题，输出precision，recall，accuracy，auc 输出混淆矩阵 全代码： 输出结果： ...
利用sklearn对MNIST手写数据集开始一个简单的二分类判别器项目（在这个过程中学习关于模型性能的评价指标，如accuracy，precision，recall，混淆矩阵）
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { bo ...
分类问题的几个评价指标（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1
轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP、True Positive 真阳性：预测 ...
随机分类器的ROC和Precision-recall曲线
随机分类器，也就是对于一个分类问题，随机猜测答案。理论上，随机分类器的性能是所有分类器的下界。对随机分类器的理解，可以帮助更好的理解分类器的性能指标。随机分类器的性能也可以作为评价分类器的一个基础。所以简单写了几行代码来研究一下随机分类器的性能。用的是scikit-learn包。 这里产生了一个 ...
分类模型的F1-score、Precision和Recall 计算过程
分类模型的F1分值、Precision和Recall 计算过程 引入 通常，我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数) 这样做其实看上去也挺不错的，不过可能会出现一个 ...
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure（对于二分类问题）
首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。 下面在介绍时使用一下例子： 一个班级有20个女生，80个男生。现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生。该分类器从中选 ...
【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 ...