混淆矩阵在机器学习中用于评估分类算法的性能,它是一个二维矩阵,显示了模型在测试数据集上的预测结果与实际标签的对应关系。混淆矩阵的行表示实际标签,列表示预测结果。
如果你的混淆矩阵“移”到了右边,可能是由于以下原因之一:
总之,要解决混淆矩阵“移”到右边的问题,需要仔细检查代码逻辑、可视化显示和数据输入等方面,确保每一步操作都正确无误。另外,如果你对混淆矩阵的生成、解读或应用还有进一步的疑问,可以提供更多具体信息,以便提供更详细的答案和帮助。
大家好,我是前端西瓜哥。 前段时间对自己的图形编辑器项目做了一次改造。 改用 transform 表达图形的变形,并废弃掉了原来的 rotation、x、y 属性。...然后再补上了图形的翻转的支持,以及斜切的支持。图形的变形操作算是补完了。 这里我简单说说这么做的原因。...虽说貌似可以补上一个 skewX 和 skewY 属性,但和 rotation 有一些冲突,后面会说为什么。 下面是 Figma 缩放多个图形的效果。...tx 和 ty 表示位移量,x 和 y 表示图形的位置。所以这里我把图形的 x 和 y 属性也丢掉了,默认为 (0, 0),放到 tx 和 ty 上了。...rotation 值如果对应旋转矩阵,可根据特性求。但 transfrom 不保证符合旋转矩阵的特征。 旋转矩阵其实是斜切中的特例。 所以还是不要太依赖旋转矩阵的特性。
,渐渐就明白了,为什么会有混淆矩阵。...然后发现左边有20名人工智能专业和20名大数据专业的学生,右边有10名人工智能学生和90名大数据专业的学生。然后我们这个最后统计的数据写在一个矩阵里面,如下,这个矩阵就叫混淆矩阵,然后我们解释一下。...先看人工智能专业,实际有100个同学,然后分类器分类之后得到的结果是80名同学都归到了左边,表示分类正确,有20名同学分到右边,表示分类错误。...一般来说在二维平面内画一条曲线,需要知道横坐标和纵坐标,高中学的五点作图法,对吧。然后我想问下大家,我们定义一个分类模型,是不是一下就得到了混淆矩阵了?...专业点说就是我们可以得到混淆矩阵的个数是离散值还是连续值?很明显是连续值。不然也不用机器那么机智的去学习了。 好,如果你能明白我上面在说什么,那么ROC曲线就不难画出来了。
打破复杂数据架构的束缚,大大降低数据的使用门槛,释放数据潜能,让数据涌现智能。 1 背景 1. 近二十年大数据发展史 2002 年我加入 Microsoft SQL Server 引擎团队。...我曾一度思考过继续做数据库是不是一个正确的职业选择。与数据库行业的成熟稳定相比,互联网业务蓬勃发展,对数据库能力和性能的要求与日俱增,一场解决水平扩展的战争悄然开始。...我认为答案是肯定的,过去二十年技术的发展已经探索和解决了各个子问题,现在是综合解决这些问题,大大降低数据使用门槛的时候了。...3 构建云原生分布式 Data Warebase 的要素 为什么要把 Database 和 Data Warehouse 放在一起呢?我们先考虑一下反过来的问题:为什么要把数据库、搜索、和数仓分开?...高吞吐的分布式事务是个有挑战的问题,可能给系统带来一定的额外开销,这也是大家(包括我自己)曾经一度认为数据库和数仓必须分开的原因之一。我们在此深度剖析一下数仓场景的写入问题。
而ROC的计算又需要借助混淆矩阵,因此,我们先从混淆矩阵开始谈起。 混淆矩阵 假设,我们有一个任务:给定一些患者的样本,构建一个模型来预测肿瘤是不是恶性的。...,称为混淆矩阵。...那么接下来,我们如何利用混淆矩阵来计算ROC呢? 首先我们需要定义下面两个变量: ? ? TPR表示,在所有良性肿瘤中,被预测为良性的比例。称为真阳性率。...ROC曲线 介绍了混淆矩阵之后,我们就可以了解一下ROC(receiver operating characteristic curve)曲线是怎么定义的。...所以,不同的阈值会导致分类的结果不同,也就是混淆矩阵不一样了,FPR和TPR也就不一样了。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...当概率≥0.5时,分类器认为这张图片是汉堡,也就是图中虚线右边的部分,我们用橙色来表示; 当概率<0.5时,分类器认为这张图片不是汉堡,也就是图中虚线左边的部分,我们用薄荷绿来表示; 我们可以根据图中的预测结果得到一个混淆矩阵...但实际上我们的阈值可以取0-1之间的任何一个数,因此我们可以得到很多个混淆矩阵 有没有一种方法能把所有的混淆矩阵表示在同一个二维空间内呢?...和FPR的计算公式为 这时我们就能在二维空间中找出一个唯一的点来与一个混淆矩阵相对应,当我们有很多个混淆矩阵的时候,对应的二维空间中就会有很多个点,如果我们把这些点连起来,那么构成的曲线便是我们的...知道阈值取到最大,二维空间中找到了所有与混淆矩阵对应的点,我们把这些点连起来就得到了我们所需要的ROC曲线 由上可知,ROC曲线的横坐标和纵坐标其实是没有相关性的,所以不能把ROC曲线当做一个函数曲线来分析
} 表示某个时刻因隐藏状态而可观察的状态的概率,即混淆矩阵,Pr(ot(i) | xt(j))。...因为在初始的时候,状态 j 的概率不仅和这个状态本身相关,还和观察状态有关,所以这里用到了混淆矩阵的值,k1 表示第一个观察状态,bjk1 表示隐藏状态是 j,但是观察成 k1 的概率。 ...这个公式的左边是从混淆矩阵中已知的,我只需要计算右边部分,很显然右边是所有路径的和: ?...Pr (观察状态 | X) 有个了这个公式,我们就可以利用t-1时刻的结果和状态转移矩阵和混淆矩阵的数据: ?...这里 argmax 表示能最大化后面公式的j值,同样可以发现这个公式和 t-1 时刻的部分概率和转移概率有关,因为后向指针只是为了找到“我从哪里来”,这个问题和可观察状态没有关系,所以这里不需要再乘上混淆矩阵因子
目录 评价指标为什么如此重要? 混淆矩阵 准确度和召回率 F-Score 精确率和召回率的折衷 精确率和召回率的曲线 ROC、AUC 曲线和 ROC、AUC 值 总结 评价指标为什么如此重要?...这是机器学习中一个主要的问题,也是你需要多用几个评价指标测试你的分类器的原因。 混淆矩阵 首先,你可以了解一下混淆矩阵,它也被称为误差矩阵。...它被称之为「混淆矩阵」的原因是,利用它你很容易看出系统在哪些地方将两个类别相混淆了。...精确率和召回率 一个混淆矩阵可以给你很多关于你的(分类)模型做的有多好的信息,但是有一种方法可以让你得到更多的信息,比如计算分类的精确率(precision)。...从下图中,你可以看到我们的模型得到了 0.9 的 F-1 值: ? 不过 F-值并不是万能的「圣杯」,精确率和召回率接近的分类器会有更好的 F-1 分数。
那么本文我分享一些巧妙的二维数组的花式操作,你只要有个印象,以后遇到类似题目就不会懵圈了。...我讲这道题的目的是什么呢? 旨在说明,有时候咱们拍脑袋的常规思维,在计算机看来可能并不是最优雅的;但是计算机觉得最优雅的思维,对咱们来说却不那么直观。也许这就是算法的魅力所在吧。...其实我觉得这个思路还是挺容易想出来的,如果学过线性代数,这道算法题的思路本质就是矩阵变换,肯定可以想出来。...思路是类似的,只要通过另一条对角线镜像对称矩阵,然后再反转每一行,就得到了逆时针旋转矩阵的结果: 翻译成代码如下: // 将二维矩阵原地逆时针旋转 90 度 void rotate2(int[][]...矩阵的螺旋遍历 我的公众号 动态规划系列文章 经常需要遍历二维dp数组,但难点在于状态转移方程而不是数组的遍历,顶多就是倒序遍历。
这里我和原文的意思不太相同,原文说的意思是P(O1|H1)+ P(O1|H2)+P(O1|H3)= 1,但是这和下面的例子又不同。 这样,我们也可以得到一个另一个矩阵,称为混淆矩阵。...因为在初始的时候,是状态j的概率不仅和这个状态本身相关,还和观察状态有关,所以这里用到了混淆矩阵的值,k1表示第一个观察状态,bjk1表示隐藏状态是j,但是观察成k1的概率。...,我只需要计算右边部分,很显然右边是所有路径的和: ?...Pr (observation | X) 有个了这个公式,我们就可以利用t - 1时刻的结果和状态转移矩阵和混淆矩阵的数据: ?...当然,这两个过程都需要知道HMM的一些信息,比如转移矩阵,混淆矩阵以及初始的π向量。
前段时间,我发表了文章《关于CALCULATE函数,初学者特别容易混淆的问题之一!...| DAX实战案例》,其中付了一个明细表和加入度量后的对比图: 有细心的朋友,发现右边图形中也加上“工时”列,所以问题来了,度量“工设总工时”中,只是ALL掉了“姓名”列,可没有ALL掉“工时”列哦!...那为什么“工时”列对度量“工设总工时”却没有影响? 首先,能注意到这个细节,先给这位朋友点个赞!也非常感谢能这么认真地阅读我的文章!...这其实是power bi中的视觉对象“表”的一个特性:对于统计型的数据,会默认放在图表的“值"区域,而不是在行列标题(维度)区域。...我们可以试着将“表”转为“矩阵”: 此时可明显看到“工时”是放在“值”区域,即这其实是一个隐藏的度量,而不是一个筛选维度: 如果我们将“工时”列拖放至“行”(维度)中,可以明显看到度量“工设总工时”
我每次看见说,减一个数字就是右移动。。。我一般感觉右边就是增大,为什么现在是减变成了右移动,我丢,反直觉. 为什么t-t0(t0>0)时信号右移呢?...我们可以这样来理解: t表示时间: 在时间轴上,t的数值越大,表示时间越往后。 t0表示时移量: t0是一个常数,代表信号在时间轴上平移的距离。 t-t0: 当t0大于0时,t-t0的值比t小。...也就是说,原本在t时刻的值,现在要到t-t0时刻才能取到。 举个例子: 假设我们有一个信号x(t),现在对其进行时移,得到新的信号y(t)=x(t-2)。...右移: 由于时间轴上往后是向右的,所以减去一个正数t0就对应着信号的右移。 为什么要强调t0>0? t0>0: 表示信号向后平移。 t0<0: 表示信号向前平移,即左移。...时移的数学表达式: 右移:y(t) = x(t-t0),其中t0>0。 左移:y(t) = x(t+t0),其中t0>0。
div4发现上一个元素div3是标准流中的元素,因此div4的顶部和div3的底部对齐,并且总是成立的,因为从图中可以看出,div3上移后,div4也跟着上移,div4总是保证自己的顶部和上一个元素div3...就拿上边的例子来说,我们是想让div2移动,但我们却是在div1元素的CSS样式中使用了清除浮动,试图通过清除div1右边的浮动元素(clear:right;)来强迫div2下移,这是不可行的,因为这个清除浮动是在...要想让div2下移,就必须在div2的CSS样式中使用浮动。...但是有趣的是,h2和p里面的文本(属于content flow)却都看到了这个被float的div,在自己的盒子里往右推,飘到了蓝色div的边上。...因为蓝色div被旁边的盒子无视了呀~ ? 为什么能插呢?因为蓝色div被旁边的盒子无视了呀~ 第三种情况:absolute positioning。
基于这一观点,他从卷积网络本身的基本原理出发,论述了为什么 NLP 不再需要循环神经网络的原因。...我在前一篇文章中介绍了这些网络架构的基础知识,我还谈到了 LSTM 被应用于大型强子对撞机的顶部夸克对衰变的运动学重建过程。...一、卷积神经网络 在数学中,卷积表示的是当函数 f 作用于另一个函数 g 时生成第三个函数的一种运算: 此运算不应与调制(例如 AM 传输中的 EM 信号)混淆,调制是将两个函数简单相乘。...求知欲强的人可能会深究到:时间空间中的卷积傅里叶变换,实质上是频率空间中的调制,即: 所以这两种运算虽然密切相关,但切不可被混淆。...在下面每一对图像中,当对左边部分发生一次卷积变换,将于右边部分产生一个新的值,如下图所示: 在对这个序列的操作中,图像(灰色矩阵)由一个卷积核(橙色矩阵)卷积操作以获得卷积特征(绿色矩阵)。
Negative: 正类被错误分类为负类 True Negative: 负类被正确分类为负类 False Negative: 负类被错误分类为正类 当有多个样本时候,对上述四种情况汇总,可以得到2x2的混淆矩阵...negative表示被预测为negative,且true,真实是negative false positive: positive表示被预测为positive,且false, 真实是negative 混淆矩阵及常见指标...多个样本分布在上述四种情况下,形成混淆矩阵,由此可以计算各种各样的指标。...此外注意混淆矩阵四个区域并非等大小,如图手绘部分 正方样本非均衡,混淆矩阵两列非等宽 l1位置控制tp rate;l2控制fp rate 虚线l1越往下tp rate越高(好);虚线l2越往上fp rate...越高(坏) l1往下移(好),多数情况l2也会往下移(坏);l2往上移(好),多数情况下l1也会上移(坏);其方向倾向一致,但一好一坏 总之两个值会互相伤害,需要一个trade off ROC曲线 ROC
搜了一下,km 上有玩转HTML5移动页面和前沿穿越 -- 视差滚动 经验&总结分享两篇分享提到了如何使用 zoom 和 scale 实现兼容,不过对于原理方面我还是摸不着头脑,总把两个概念混淆,决定要好好研究看...transform 属性应用到元素的过程其实是矩阵变换的过程,在渲染的时候,元素的坐标就会被确定下来,然后和 transform 的属性值进行矩阵运算(rotate,translate,scale,skew...,这是一个缩放矩阵。...大概你也注意到了,在前一句中,我说的是“相似的效果”而不用“一样的效果”,这是因为使用 scale 的时候可能遇到下面这样的问题(左图为 scale,右图为 zoom,两者的缩放值都是 0.85):...我们就会看到页面右边出现宽度为15%的一条白边,以及页面下方高度为15%的白边。 好像 zoom 无敌了呢 看起来,好像兼容的时候应该用 zoom 呢。嗯看到 scale 之后的结果我就是这么想的。
精准率&召回率 上一小节介绍了在分类任务中非常重要的工具混淆矩阵。通过混淆矩阵可以得到衡量分类算法是否优秀是否合理的更好指标。...为了方便依然使用上一小节用到的混淆矩阵为例。 ? ▲癌症预测系统的混淆矩阵 首先来看一下什么叫做精准率? ?...为什么这样定义精准率,这是因为在有偏的数据中,将分类为1作为我们真正关注的对象。...但是预测算法会犯错,圈中左部分相当于真正找到了这些癌症病人,相当于混淆矩阵中的TP(True Positive),而右部分是预测算法把没有患癌症的人错误预测成患有癌症的人,相当于混淆矩阵中的FP(False...最后简单看一下,为什么精准率和召回率比前面介绍的分类准确度更好?
循环控制 解释: 这里使用我最好理解的一种方式。 使用mid控制下标访问,nums[mid]大于target,+1更新左边界,反之,-1更新右边界。相等即找到目标数。...不过这题上来我写了个for循环,md,还是错了下。 ---- 35. 搜索插入位置 同上一题,不过需要多想一下插入的位置。...使用一个变量cnt来记录当前遍历过的s中,包含在t中的字符个数,当t==t.size()时,说明我们要找的字符都已经找到了,然后开始获取结果, 详细流程详见代码中的注释。...螺旋矩阵 同上,不过这题是获取元素,注意本体的获取元素以及控制边界的方法,还是与上一题有所不同的。 可以理解≈左开右闭。...顺时针打印矩阵 与上一题完全相同,但是要加入矩阵是否为空的判断,因为这题给的数据可以为空。
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