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概要 基於 sklearn 包自帶的 iris 數據集，了解一下分類樹的各種參數設置以及代表的意義。 iris 數據集介紹 iris 數據集包含 150 個樣本，對應數據集的每行數據，每行數據包含每個樣本的四個特征（花萼長度、花萼寬度、花瓣長度、花瓣寬度）和樣本的類別信息 ...

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 ...

目錄 1 二分類模型評估 1.1 混淆矩陣 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小結 ...

1:混淆矩陣對角線越大越好,代表的是沒個類別預測正確的數量. 2:橫向來看,每一行的總數是該類別實際數量,11396代表着 16428個該類別有11396預測為了該類別. 3:縱向來看,每一列總數代表着預測成該類別的數量,圖中有14314個數據預測成了該類,共有11396 ...

今天我將討論如何在多分類中使用混淆矩陣評估模型的性能。 什么是混淆矩陣？ 它顯示了實際值和預測值之間的差異。它告訴我們有多少數據點被正確預測，哪些數據點沒有被正確預測。對於多分類來說，它是一個 N * N 矩陣，其中 n 是編號。輸出列中的類別，也稱為目標屬性。一二分類任務中包含了 2 個類 ...

classification_report的調用為：classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, samp ...