模型評估之混淆矩陣(confusion_matrix)含義及Python代碼實現 ...
代碼如下: 其實yellowbrick中有api可以直接實現,以上代碼為拆解源碼,實現自定義網絡與自定義數據集來實現混淆矩陣的模型可視化。 yellowbrick實現如下: yellowbrick混淆矩陣可視化結果: 自定義 混淆矩陣可視化結果 模型 epochs ,測試圖片數量: 張 : 有需要改進的地方請提示,謝謝 ...
2020-01-14 16:54 0 1071 推薦指數:
模型評估之混淆矩陣(confusion_matrix)含義及Python代碼實現 ...
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 ...
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 ...
概述: keras在進行模型訓練的時候,如何能夠動態可視化的顯示訓練集和驗證集上的精度和損失?有個項目名叫hualos實現了這一功能,作者為François Chollet和Eder Santana,前面的作者就是Keras的創造者,同時也是書籍《Deep Learning ...
【1】混淆矩陣(Confusion Matrix)概念 【2】 混淆矩陣-百度百科 【3】 Python中生成並繪制混淆矩陣(confusion matrix) 【4】 使用python繪制混淆矩陣(confusion_matrix) 示例: Python畫混淆矩陣程序示例,摘自 ...
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 ...
在北京做某個項目的時候,客戶要求能夠對數據進行訓練、預測,同時能導出模型,還有在頁面上顯示訓練的進度。前面的幾個要求都不難實現,但在頁面上顯示訓練進度當時筆者並沒有實現。 本文將會分享如何在Keras中將模型訓練的過程實時可視化。 幸運的是,已經有人幫我們做好了這件事,這個項目名叫 ...
混淆矩陣(Confusion Matrix),是一種在深度學習中常用的輔助工具,可以讓你直觀地了解你的模型在哪一類樣本里面表現得不是很好。 如上圖,我們就可以看到,有一個樣本原本是0的,卻被預測成了1,還有一個,原本是2的,卻被預測成了0。 簡單介紹作用后,下面 ...