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 ...

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 ...

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1的数据预测为9，将值为8的数 ...

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 ...

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 ...

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机器学习尤其针对分类器这，有各种指标来评判最终的模型效果，以前总听说混淆矩阵，也不知道到底干啥的，反正听着就让人很混淆，后来看了网上两篇文章，自己又实践一下，基本搞明白了，我给它起了个新名字，叫“分类结果统计矩阵“，非TM拽那么高大上的名字干啥，听着都让人望而却步了，还有一些机器学习必备装B名词 ...

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5分类成图片3时，我们会看混淆矩阵的第5行以及第3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 ...