来源： DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论了如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。...它告诉我们有多少数据点被正确预测，哪些数据点没有被正确预测。对于多分类来说，它是一个 N * N 矩阵，其中 n 是编号。输出列中的类别，也称为目标属性。...一二分类任务中包含了 2 个类也就是一个 2*2 矩阵，一般情况下介绍混淆矩阵都会以二分类为例。如果有 3 个类呢？那么将得到一个 3*3 矩阵依此类推。...通过上面描述我们知道，混淆矩阵的类将具有相同数量的行和列。...考虑这个混淆矩阵在下图 1 中的数据集的输出列中具有 A、B、C 类。
放到混淆矩阵中，就是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。...放到混淆矩阵中，是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。...04 错分误差 指对于分类结果中的某种类型，与参考图像类型不一致的概率。放到混淆矩阵中，就是被分类器分为A类的像元中，分类出错的像元数所占的比率。...不同于总体分类精度，总体分类精度只考虑了对角线方向上被正确分类的像元数，而kappa系数则将漏分和错分的像元考虑进来。...3 ---计算方法 其中，Po是总体分类精度； Pe是每一类的真实样本像元数与每一类的预测样本像元数之积再对所有类别的计算结果求和，再与总像元数的平方之比. 07 小例子 这次我们还是使用上一期的混淆矩阵
分类模型的评估指标有很多，今天小编给大家准备的是混淆矩阵。 简介 首先我们来解释一下什么是分类模型的评估指标。...其有两种表现形式：定量指标和图表指标；定量指标即以具体数值来表示分类质量；图表指标即以图表的形式来表示分类质量，以达到增强可视化评估的效果。 我们今天介绍的混淆矩阵就是一个图表形式的指标。...基础知识 01 样本一级指标 一级指标分为以上四类： TP：模型预测值为正，真实情况亦为正的样本数量； FP：模型预测值为正，但真实情况为负的样本数量，亦称误报，是统计学中的第一类错误； FN：模型预测值为负...由以上内容可以获得结论：对于一款分类模型，TP值与TN值的数量越多，FP值与FN值的数量越少，模型的分类精度就越高。 02 样本二级指标 混淆矩阵统计的是样本在各个一级指标的数量。...特异度：TN/(TN+FP)=53/(53+20)≈73% 3 ---三级指标 F1 Score=2PR/(P+R)=(2*0.5*0.74)/(0.5+0.74) ≈0.6 以上就是在机器学习领域中的混淆矩阵及它所引申出的几个评估指标
1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class） 下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...=None) y_true: 是样本真实分类结果，y_pred: 是样本预测分类结果 labels：是所给出的类别，通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重 实现例子：
我们需要批量下载它们并且进行最简单的表达量矩阵差异分析，并且给出来统计学显著的上下调基因。...- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 但是那个时候的我第一次接触表达量矩阵芯片，不同芯片产商的不同探针，不同数量值范围， 还有差异分析后决定上下调基因的阈值都让我头疼无比。...最开始跟部门小伙伴讨论希望定下来阈值，但是发现同一个阈值没办法适用于不同数据集，导致汇报给领导的时候有一些数据集就十几个上下调基因，有一些确实好几千个，非常的尴尬。...现在想起来，当然知道为什么了，因为表达量矩阵形式不一样，而且不同数据集里面的两个分组的组间差异和组内差异很不一样。我在生信技能树的教程：《你确定你的差异基因找对了吗？》...提到过，必须要对你的转录水平的全局表达矩阵做好质量控制，最好是看到标准3张图： 左边的热图，说明我们实验的两个分组，normal和npc的很多基因表达量是有明显差异的 中间的PCA图，说明我们的normal
然后，我们会看到如何使用这个预测张量，以及每个样本的标签，来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们的网络中哪些类别相互混淆。...混淆矩阵要求 要为整个数据集创建一个混淆矩阵，我们需要一个与训练集长度相同的一维预测张量。...> len(train_set.targets) 60000 一个混淆矩阵将告诉我们模型在哪里被混淆了。更具体地说，混淆矩阵将显示模型正确预测的类别和模型不正确预测的类别。...建立混淆矩阵 我们构建混淆矩阵的任务是将预测值的数量与真实值（目标）进行比较。 这将创建一个充当热图的矩阵，告诉我们预测值相对于真实值的下降位置。...解释混淆矩阵 混淆矩阵具有三个轴： 预测标签（类） 真实标签 热图值（彩色） 预测标签和真实标签向我们显示了我们正在处理的预测类。
结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....但是现在就不会了，只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了，大大的节省了时间。有句话叫以空间换时间，最适合用来表达这个意思。 2....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词....这里采用动态规划的最优化搜索。
,family=binomial(link='logit' 混淆矩阵 混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格形式。它是由预测结果和实际结果组成的二维矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。...每个单元格的值代表了在特定类别下的样本数量。 混淆矩阵的四个主要单元格包括： 真正例（True Positive, TP）：预测为正例且实际也为正例的样本数量。...通过混淆矩阵，我们可以计算出一些常用的分类模型评估指标，例如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值等。...仅包含由成组Lasso选出协变量的Logistic模型是一种统计模型，用于预测二元分类问题。...在仅包含由成组Lasso选出的协变量的Logistic模型中，利用这些协变量的值来预测样本的分类标签。
混淆矩阵 混淆矩阵定义为（类x类）大小的矩阵，因此对于二进制分类，它是2x2，对于3类问题，它是3x3，依此类推。为简单起见，让我们考虑二元分类并了解矩阵的组成部分。 ?...例如-如果类标签的分布偏斜，则仅预测多数类会给您带来高分（高估性能），而对于平衡类而言，准确性更有意义。...，调整阈值然后填充相关的混淆矩阵和其他属性始终是一个好习惯。...另一方面，FPR是被错误分类的负面示例的比例。ROC图总结了每个阈值的分类器性能。因此，对于每个阈值，我们都有TPR和FPR的新混淆矩阵值，这些值最终成为ROC 2-D空间中的点。...当您有一个模型输出概率时，该模型将使用该模型，该模型会根据预测与实际标签的偏差来考虑预测的不确定性。
假设输入是带有二进制元素的元素列表，则Scikit-learn混淆矩阵函数将返回混淆矩阵的4个元素。对于一切都是一个二进制值（0）或其他（1）的极端情况，sklearn仅返回一个元素。...0是最差的预测，而1是最好的预测。现在，考虑边缘情况，处理F1分数计算。...在MCC计算中，分子仅由四个内部单元（元素的叉积）组成，而分母由混淆矩阵的四个外部单元（点的积）组成。...现在，让我们可视化并查看混淆矩阵元素TP，FP，FN，TN在图像周围的分布位置。它向我们显示了在不存在阈值（FP）的情况下阈值正在拾取前景（容器），在未检测到真实血管的位置（FN），反之亦然。...验证可视化 为了可视化混淆矩阵元素，我们精确地找出混淆矩阵元素在图像中的位置。例如，我们发现TP阵列（即正确检测为前景的像素）是通过找到真实情况和预测阵列的逻辑“与”。
mAP 定义 求解方式 计算函数 3.4 混淆矩阵 定义 计算函数 参考文献 1....目标检测的pr曲线计算 由1.3的内容可知，目标检测任务对样本分类的过程中还需要考虑IoU阈值，因此pr曲线的计算略有不同，大致计算方式为：对于预测的所有框，记为DTs(Detection Target...但是该计算方式与多分类模型的计算混淆矩阵时有所出入，多分类问题一般会采纳置信度最高的结果为最终结果。...但是将负样本正确预测为负样本的概率无法得知 综合以上情况，在计算多分类模型的pr曲线时，一般采用第1种方式进行计算，即在计算某一类别的pr曲线时，仅考虑模型对该类别的输出结果，忽略其他输出结果。...定义 混淆矩阵(confusion matrix)，也叫误差矩阵，用于直观的表示分类任务中各个类别的预测情况。
四、混淆矩阵、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 4.2 读取预测结果 4.3 使用sklearn创建混淆矩阵 4.4 使用seaborn进行可视化 4.5 通过混淆矩阵分析模型预测结果 4.6...它以实际类别（真实标签）和预测类别为基础，将样本的分类结果进行统计和总结。混淆矩阵的每一行代表了真实类别，每一列代表了预测类别。...混淆矩阵的常见形式如下，我写成英文更容易理解： confusion matrix 用一个例子理解： classifier 混淆矩阵中的四个关键术语是： True Positive (TP)： 即实际为正且被预测也为正的样本数...当我们需要同时考虑召回率和精确度时，F1分数提供了一个综合的评估指标。 4.2 读取预测结果 我们将使用sklearn[4]提供的工具来计算混淆矩阵、召回率、精确度和F1分数。...我们来分析一下我们的混淆矩阵： 主对角线：从左上角到右下角的数字表示模型正确预测的数量。
混淆矩阵（Confusion Matrix） 混淆矩阵不是评估模型的一种数值指标，但它可以让我们对分类器的预测结果有深刻的理解。学习混淆矩阵对于理解其他分类指标如查准率和查全率是很重要的。...相比分类精度，混淆矩阵的使用意味着我们在评估模型的道路上迈出了更深的一步路。混淆矩阵显示了对每一类的预测分别是正确还是错误。对于二分类任务，混淆矩阵是2x2矩阵。...与混淆矩阵相关的关键术语如下： 真阳性（TP）：把正类预测为正类（没问题） 假阳性（FP）：把负类预测为正类（不好） 假阴性（FN）：把正类预测为负类（不好） 真阴性（TN）：把负类预测为负类（没问题）...我的诀窍如下： 第二个字表示模型的预测结果 第一个字表示模型的预测是否正确 ? 假阳性也称为I类错误，假阴性也称为II型错误。 混淆矩阵的用途是计算查准率和查全率。...因此，不同样本的分类结果会随着阈值的改变而变化，进而改变查准率与查全率等指标。 ROC曲线通过组合不同阈值取值下的混淆矩阵，总结了模型在不同阈值下的性能。
真正例就是实际为正、预测为正，其他同理 显然 TP+FP+TN+FN=总样本数 混淆矩阵 把上面四种划分用混淆矩阵来表示 ?...β>0，β度量了查全率对查准率的重要性，β=1时即为F1 β>1，查全率更重要，β<1，查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说，那么可以转化为多个二分类，即多个混淆矩阵，在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率...，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ?...方法2 把混淆矩阵中对应元素相加求平均，即 TP 的平均，TN 的平均，等，再计算查准率、查全率、F1，这样得到“微查准率”，“微查全率”和“微F1” ? ?...而模型的优劣取决于两点： 这个概率的计算准确与否 阈值的设定 我们把计算出的概率按从大到小排序，然后在某个点划分开，这个点就是阈值，可以根据实际任务需求来确定这个阈值，比如更重视查准率，则阈值设大点，若更重视查全率
、混淆矩阵（Confuse Matrix）、ROC、AUC。...另一个原因是，ROC和上面做提到的P-R曲线一样，是一种不依赖于阈值（Threshold）的评价指标，在输出为概率分布的分类模型中，如果仅使用准确率、精确率、召回率作为评价指标进行模型对比时，都必须时基于某一个给定阈值的...简言之，AUC值越大，当前的分类算法越有可能将正样本分值高于负样本分值，即能够更好的分类。 混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）又被称为错误矩阵，通过它可以直观地观察到算法的效果。...混淆矩阵\(i\)行\(j\)列的原始是原本是类别\(i\)却被分为类别\(j\)的样本个数，计算完之后还可以对之进行可视化： ?...简单理解，宏平均就是先算出每个混淆矩阵的P值和R值，然后取得平均P值macro-P和平均R值macro-R，再算出\(Fβ\)或\(F1\)，而微平均则是计算出混淆矩阵的平均TP、FP、TN、FN，接着进行计算
我们举个例子： [0xwzzkej9f.jpeg] 假设某一个模型的预测结果的混淆矩阵是这样，我们从上面展示的数据当中很容易就分析出，我们预测的错误主要发生在49这一格，也就是假阴性这一格。...如果模型本身已经足够复杂，那么可能是训练的时候的样本数量不够多，导致模型的能力无法完全发挥，这个时候可以考虑增加一些样本。 理解了混淆矩阵的概念和用途之后，我们就可以进一步来看ROC了。...我们还用刚才的样本举例： [fs99gqawsi.jpeg] 这次的结果是一个浮点值，结果就不一样了。由于预测结果是一个浮点值，我们设置不同的阈值就会得到不同的混淆矩阵。...比如，如果我们设置阈值为0.5，得到的混淆矩阵如下： [a46jcz4lvg.jpeg] 这样算出来的TPR和FPR分别是0.8，0.4。...比如如果我们把阈值放宽到0.2，我们可以识别出所有的正例，但是同样的，FPR也会上升： [nefwsskkrg.jpeg] 根据上面这个混淆矩阵计算得出的结果TPR是1.0，FPR是0.6。
推荐系统的任务是预测用户u在未评级项目i上的评级，或者通常根据已经存在的评级为给定用户u推荐一些项目。...而且，在许多现实生活中的社交评分网络中，很大一部分用户不进行任何评分，他们仅参与社交网络。...请注意，社交网络仅影响用户潜在特征向量，并不会改变观察到的评分的条件分布它。因此，观察到的评分的条件概率与PMF算法相同： ?...与PMF相似，通过贝叶斯推断，对于给定等级和社交网络矩阵，潜在特征向量的后验概率满足： ?...注意，与普通的社会化推荐不同的是，社交矩阵未在图中明确显示，而是通过信任数据来更新传统的用户特征矩阵（下图所示为传统社会化推荐） ? 算法复现 参数设置 ? PMF原始模型 ?
以相同的方式，如上所述，可以使用许多参数和新技术对机器学习模型进行广泛的训练，但是只要您跳过它的评估，就不能相信它。 混淆矩阵 混淆矩阵 是一个模型的预测和数据点的实际类别标签之间的相关性的矩阵。...准确性=正确的预测/总预测 通过使用混淆矩阵，精度=（TP + TN）/（TP + TN + FP + FN） 准确性是我们可以使用的最简单的性能指标之一。...仅考虑M1模型。您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。现在，以概率分数的降序对所有值进行排序，并以等于所有概率分数的阈值一一取值。...平方总和在某种程度上给我们一种直觉，即它仅与残差平方和相同，但预测值为[ȳ，ȳ，ȳ，…….ȳ，n次]。是的，您的直觉是正确的。...摘要 因此，简而言之，您应该非常了解您的数据集和问题，然后您始终可以创建一个混淆矩阵，并检查其准确性，精度，召回率，并绘制ROC曲线，并根据需要找出AUC。
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。...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。...如果使用AUC的话，因为阈值变动考虑到了，所以评估的效果更好。 另一个好处是，ROC曲线有一个很好的特性：当测试集中的正负样本分布发生变化了，ROC曲线可以保持不变。
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