混淆矩阵,精准率和召回率 评论回归算法的好坏点击这里 评价分类算法是不能单单靠一个分类准确度就可以衡量的,单用一个分类准确度是有问题的 比如说,一个癌症预测系统,输入体检信息,就可以判断是否得了癌症,这个系统的预测准确率有99.9%,但是不能说这个系统就是好的,因为如果患有癌症的概率是0.1 ...
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 不用修改,其本身就可以计算多分类 结果如下 的矩阵 绘制图像,使用matshow来绘制一个矩阵,传入参数为矩阵以及颜色的映射 设置为plt的 ...
2021-01-25 15:09 0 469 推荐指数:
混淆矩阵,精准率和召回率 评论回归算法的好坏点击这里 评价分类算法是不能单单靠一个分类准确度就可以衡量的,单用一个分类准确度是有问题的 比如说,一个癌症预测系统,输入体检信息,就可以判断是否得了癌症,这个系统的预测准确率有99.9%,但是不能说这个系统就是好的,因为如果患有癌症的概率是0.1 ...
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 ...
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 ...
评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广。 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[准确率 = \cfrac ...
的。不过也可以用它来计算多分类的混淆矩阵。MCM将多分类数据转化为2分类问题,采用one-vs-rest策略,即 ...
查全率查准率是从信息检索来的,那么我们就得先看看原来的是怎么定义的: 查全率——它是指检出的相关文献量与检索系统中相关文献总量的比率 ...
本篇博文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵、ROC以及AUC评估指标;作为评价模型的重要参考,三者在模型选择以及评估中起着指导性作用。 按照循序渐进的原则,依次讨论混淆矩阵、ROC和AUC: 设定一个机器学习问题情境:给定一些肿瘤患者样本,构建一个分类模型来预测肿瘤是良性还是恶性,显然这是 ...
仿照上篇博文对于混淆矩阵、ROC和AUC指标的探讨,本文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵、PR以及AP评估指标;实际上,(ROC,AUC)与(PR,AP)指标对具有某种相似性。 按照循序渐进的原则,依次讨论混淆矩阵、PR和AP: 设定一个机器学习问题情境:给定一些肿瘤患者样本,构建一个 ...