機器學習-Confusion Matrix混淆矩陣、ROC、AUC
本文整理了關於機器學習分類問題的評價指標——Confusion Matrix、ROC、AUC的概念以及理解。 混淆矩陣 在機器學習領域中，混淆矩陣（confusion matrix）是一種評價分類模型好壞的形象化展示工具。其中，矩陣的每一列表示的是模型預測的樣本情況；矩陣的每一行表示的樣本 ...
原文：ML01 機器學習后利用混淆矩陣Confusion matrix 進行結果分析
目標： 快速理解什么是混淆矩陣， 混淆矩陣是用來干嘛的。 首先理解什么是confusion matrix 看定義，在機器學習領域，混淆矩陣 confusion matrix ，又稱為可能性表格或是錯誤矩陣。它是一種特定的矩陣用來呈現算法性能的效果，通常是監督學習 非監督學習，通常用匹配矩陣：matching matrix 。 大白話來講，就是對機器學習算法的運行結果進行評價，效果如何，精確度怎么 ...
2017-12-24 12:50 0 7263 推薦指數：
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confusion_matrix（混淆矩陣）
作者：十歲的小男孩 凡心所向，素履可往 目錄 監督學習—混淆矩陣 是什么？有什么用？怎么用？ 非監督學習—匹配矩陣 混淆矩陣 矩陣每一列代表預測值，每一行代表的是實際的類別。這個名字來源於它可以非常容易的表明多個類別是否有混淆（也就是一個class被預測成 ...
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1.混淆矩陣是機器學習中總結分類模型預測結果的情形分析表，以矩陣形式將數據集中的記錄按照真實的類別與分類模型預測的類別判斷兩個標准進行匯總 2.分類評估指標中定義的一些符號含義: TP(True Positive) ：將正類預測為正類數,真實為0,預測為0 FN(False ...
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轉自：https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改動，僅供個人學習使用 簡介 混淆矩陣是ROC曲線繪制的基礎，同時它也是衡量分類型模型准確度中最基本，最直觀，計算最簡單的方法。 一句話解釋版本 ...
混淆矩陣(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow)
原理 在機器學習中, 混淆矩陣是一個誤差矩陣, 常用來可視化地評估監督學習算法的性能. 混淆矩陣大小為 (n_classes, n_classes) 的方陣, 其中 n_classes 表示類的數量. 這個矩陣的每一行表示真實類中的實例, 而每一列表示預測類中的實例 (Tensorflow ...
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