原文:【筆記】關於多分類問題中的混淆矩陣,精准率

關於多分類問題中的混淆矩陣,精准率 具體操作 在notebook中 使用手寫識別數據集,使用全部的樣本數據,不做限制,對數據進行分割,使用邏輯回歸算法,求解出准確度 結果如下 進行預測 計算精准率,需要將average設置為micro 結果如下 計算混淆矩陣 不用修改,其本身就可以計算多分類 結果如下 的矩陣 繪制圖像,使用matshow來繪制一個矩陣,傳入參數為矩陣以及顏色的映射 設置為plt的 ...

2021-01-25 15:09 0 469 推薦指數:

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筆記混淆矩陣精准和召回

混淆矩陣精准和召回 評論回歸算法的好壞點擊這里 評價分類算法是不能單單靠一個分類准確度就可以衡量的,單用一個分類准確度是有問題的 比如說,一個癌症預測系統,輸入體檢信息,就可以判斷是否得了癌症,這個系統的預測准確有99.9%,但是不能說這個系統就是好的,因為如果患有癌症的概率是0.1 ...

Mon Jan 25 22:49:00 CST 2021 0 446
多分類混淆矩陣的含義

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 ...

Mon Aug 23 23:40:00 CST 2021 0 175
多分類任務的混淆矩陣

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 ...

Wed Jan 12 18:44:00 CST 2022 0 727
分類算法的評價指標:准確精准、召回混淆矩陣、AUC

評價指標是針對同樣的數據,輸入不同的算法,或者輸入相同的算法但參數不同而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 以下為了方便講解,都以二分類問題為前提進行介紹,其實多分類問題下這些概念都可以得到推廣。 准確 准確是最好理解的評價指標,它是一個比值: \[准確 = \cfrac ...

Mon Oct 29 20:44:00 CST 2018 0 9359
scikit-learn 多分類混淆矩陣

的。不過也可以用它來計算多分類混淆矩陣。MCM將多分類數據轉化為2分類問題,采用one-vs-rest策略,即 ...

Sat Jun 01 21:06:00 CST 2019 0 2072
多分類問題中查全率和查准率的理解

查全率查准率是從信息檢索來的,那么我們就得先看看原來的是怎么定義的: 查全率——它是指檢出的相關文獻量與檢索系統中相關文獻總量的比率 ...

Thu Apr 25 00:32:00 CST 2019 0 1240
分類問題中混淆矩陣、ROC以及AUC評估指標

本篇博文簡要討論機器學習二分類問題中混淆矩陣、ROC以及AUC評估指標;作為評價模型的重要參考,三者在模型選擇以及評估中起着指導性作用。 按照循序漸進的原則,依次討論混淆矩陣、ROC和AUC: 設定一個機器學習問題情境:給定一些腫瘤患者樣本,構建一個分類模型來預測腫瘤是良性還是惡性,顯然這是 ...

Wed Feb 17 03:37:00 CST 2021 0 346
分類問題中混淆矩陣、PR以及AP評估指標

仿照上篇博文對於混淆矩陣、ROC和AUC指標的探討,本文簡要討論機器學習二分類問題中混淆矩陣、PR以及AP評估指標;實際上,(ROC,AUC)與(PR,AP)指標對具有某種相似性。 按照循序漸進的原則,依次討論混淆矩陣、PR和AP: 設定一個機器學習問題情境:給定一些腫瘤患者樣本,構建一個 ...

Thu Feb 18 19:54:00 CST 2021 0 360
 
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