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 ...
原文：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 個類也就是一個 矩陣，一般情況下介紹混淆矩陣都會以二分類為例。如果有 個類呢 那么將得到一個 矩陣依此類推。通過上面描述我 ...
2022-01-12 10:44 0 727 推薦指數：
相關推薦
scikit-learn 多分類混淆矩陣
注：有些markdown語法沒渲染出來，可以簡書查看：scikit-learn 多分類混淆矩陣 前面 sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix 是 scikit-learn 0.21 新增的一個函數。看名字可知道是用來計算多標簽的混淆矩陣 ...
分類算法-3.多分類中的混淆矩陣
加載手寫識別數字數據集 用邏輯回歸訓練 查看多分類問題的混淆矩陣 將數據與灰度值對應起來： 去除預測正確的對角線數據，查看混淆矩陣中的其他值 上圖不僅可以看出哪個地方犯的錯誤多，還可以看出是什么樣的錯誤，例：算法會偏向於將值為1的數據預測為9，將值為8的數 ...
【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 ...
分類任務評價——混淆矩陣、精度、召回率的具體解釋
混淆矩陣： 混淆矩陣的正例一般是我們需要關注的，常用1表示，反例是我們不關注的，常用0表示。例如：一個需要識別借貸需求的人的分類任務中，正例表示有借貸需求的人，反例表示沒有借貸需求的人。下面定義一些基於混淆矩陣的度量分類任務的方法： 查准率（Precision）： 基於這個借貸 ...
分類效果評價指標一混淆矩陣
1.混淆矩陣：判斷分類模型好壞 (摘自:版權聲明：本文為CSDN博主「Orange_Spotty_Cat」的原創文章.原文鏈接：https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839) 混淆矩陣是ROC曲線繪制 ...
二分類下的混淆矩陣
...
分類器訓練結果之混淆矩陣分析
機器學習尤其針對分類器這，有各種指標來評判最終的模型效果，以前總聽說混淆矩陣，也不知道到底干啥的，反正聽着就讓人很混淆，后來看了網上兩篇文章，自己又實踐一下，基本搞明白了，我給它起了個新名字，叫“分類結果統計矩陣“，非TM拽那么高大上的名字干啥，聽着都讓人望而卻步了，還有一些機器學習必備裝B名詞 ...