首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在子图中显示所有标签。我有12个标签,我必须绘制一个混淆矩阵。但其中只有6个是可见的

在子图中显示所有标签的方法是通过设置合适的图像尺寸和布局来确保所有标签都能够被完整显示。以下是一种可能的解决方案:

  1. 确定图像尺寸:根据标签数量和混淆矩阵的大小,选择一个足够大的图像尺寸,以便能够容纳所有标签。
  2. 绘制混淆矩阵:使用合适的绘图工具(如Matplotlib、Plotly等),绘制混淆矩阵。将混淆矩阵的行和列对应于标签,根据混淆矩阵中的数值来确定标签之间的关系。
  3. 设置图像布局:根据标签数量和混淆矩阵的大小,选择合适的图像布局方式,以确保所有标签都能够被完整显示。可以考虑使用网格布局或者自定义布局来调整标签的位置和大小。
  4. 调整标签显示:如果混淆矩阵中只有部分标签可见,可以通过调整标签的字体大小、颜色或者使用缩略词来表示标签,以便在有限的空间内显示更多的标签。
  5. 添加图例:为了帮助读者理解混淆矩阵中的标签含义,可以添加一个图例,解释每个标签代表的含义或类别。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云图像处理(https://cloud.tencent.com/product/tci)
  • 腾讯云人工智能(https://cloud.tencent.com/product/ai)
  • 腾讯云物联网(https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer)
  • 腾讯云移动开发(https://cloud.tencent.com/product/mobdev)
  • 腾讯云存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
  • 腾讯云区块链(https://cloud.tencent.com/product/baas)
  • 腾讯云元宇宙(https://cloud.tencent.com/product/vr)

请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一图胜千言!机器学习模型可视化!!

对于二元分类器,混淆矩阵只有四个字段:真阳性、假阳性、假阴性和真阴性: 模型预测:0 模型预测:1 真值:0 真阴性 误报 真值:1 假阴性 真阳性 了这些信息,就可以直接计算精度、召回率、F1...例如,如果查看第 5 行与第 3 列相交单元格,您会看到 5 种情况,其中真正“5”,模型预测“3”。也许我们应该看看受影响样本,以更好地了解这里发生了什么!...可视化这些聚类可以揭示数据中模式、趋势和关系。 散点图中每个点根据其聚类分配进行着色,可视化聚类分析结果标准方法。聚类边界及其在要素空间中分布清晰可见。...请记住,我们可以通过选择一个类作为正结果并将所有其他类指定为负结果,将任何分类问题转换为二元问题。因此,ROC曲线对于多类或多标签分类问题仍然帮助。...如果我们选择一个阈值,比如 0.5,我们可以将其转换为二元分类器,其中模型输出较高值所有样本都分配给正类(反之亦然)。 校准曲线根据模型输出绘制“正分数”。

41610

浏览器工作原理

进入 Network 标签,选择 FETCH/XHR。在下面的屏幕截图中刚刚在搜索引擎上搜索了Palm Springs,这就是请求头样子。... 元素文档树一个标签和根节点。 树反映了不同标签之间关系和层次结构。 我们父节点,嵌套在其他标签标签节点。 节点数越多,构建 DOM 树所需时间就越长。...假设我们一个文件,其中包含一个只做一件事程序,那就是定义一个变量:const age = 25;这就是这行非常简单代码看起来像抽象语法树方式(正在使用@babel/parser-7.16.12...7.渲染树=====在解析阶段构建树(DOM、CSSOM)被组合成一种叫做渲染树东西。 这用于计算最终将绘制到屏幕上所有可见元素布局。 渲染树目的确保页面内容以正确顺序绘制元素。...以上步骤结果将是一个包含所有可见节点、内容和样式渲染树。布局(回流)阶段渲染树包含有关显示哪些节点及其计算样式信息,但不包含每个节点尺寸或位置。

25010

从概率论到多分类问题:综述贝叶斯统计分类

概率论基础知识回顾 扔出一个骰子,六种可能结果,每一种结果概率都是 1/6。 ? i 代表骰子顶面的数字。由于至少会有一面朝上,则: ? (1) 其中 n=6 代表所有可能结果总数。...(10) 其中 v 一个向量,a 常数。 函数参数通过最小化代价函数(最小方差)进行拟合: ? (11) 为了进行拟合或训练,需要用训练数据。...混淆矩阵第 i 行、第 j 列元素告诉我们:对于所有的测试数据,多少测试样本标注为第 i 个类别,分类器返回预测类别为 j。...这就是所谓交叉验证。混淆矩阵能表示一个给定数据集离散分类器准确率所有细节,可以用来组成任何可能技术得分。在这里要介绍两个在文献中比较少见度量方法,通过下面的介绍,你将会明白其重要性。...结果,一旦归一化约束得到执行,则所有其他类别也都会就位,该解只有正值元素。

1.1K70

手把手教你使用混淆矩阵分析目标检测

本文内容 什么混淆矩阵 目标检测中混淆矩阵 使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 总结 1....它行代表真实类别,列代表预测类别。以第一行为例,真正类别标签 0,从列方向预测标签来看, 8 个实例被预测为了 0, 2 个实例被预测为了 1。...别看这个表格只包含四个数字,其中能表述含义却非常丰富,通过这四个数字组合计算,就能够计算出TP,FP,FN 以及 TN,然后衍生出其它更多模型评估指标。...使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 在理解了什么混淆矩阵以及如何分析混淆矩阵之后,就可以使用 MMDetection 中提供小工具,为自己目标检测模型绘制一个混淆矩阵。...其中误报最多人这个类别,占所有误报 33%,其次椅子, 11% 误报。知道了这些信息,我们就能够更有针对性去优化我们模型。 4.

5.5K10

从零开始学Python【38】--朴素贝叶斯模型(实战部分)

为检验模型在测试数据集上预测效果,需要构建混淆矩阵绘制ROC曲线,其中混淆矩阵用于模型准确率、覆盖率、精准率指标的计算;ROC曲线用于计算AUC值,并将AUC值与0.8相比,判断模型拟合效果,代码如下...如上图所示,将混淆矩阵做了可视化处理,其中主对角线数值表示正确预测样本量,剩余4 720条样本为错误预测样本。经过对混淆矩阵计算,可以得到模型整体预测准确率为92.30%。...在如上混淆矩阵图中,横坐标代表测试数据集中实际类别值,纵坐标为预测类别值,正确预测无毒981个样本,正确预测有毒786个样本。...需要注意,当因变量为字符型值时,子模块metrics中函数roc_curve必须传入数值型因变量(代码所示,将字符值和数值做了映射),否则会报错误信息。...为了避免数据框列数过多,在构造文档词条矩阵时做了相应限制条件,即代码中CountVectorizer(min_df = 0.01),表示词语所对应文档数目必须所有文档中至少占1%比例,最终得到上表中所呈现

2.5K40

Orange:用于创建机器学习模型便捷开源工具

在本教程中,将演示Orange,一种用于机器学习工具。Orange一款极易使用,轻巧拖放式工具。更重要,它是开源!...无需编写任何代码即可完成从数据准备到模型评估所有任务。 它还有许多很酷功能,在许多其他重量级工具中找不到。你有没有画过数据?你说得对。您可以使用其“绘制数据”功能在Orange中绘制数据。...除此之外,它还具有许多差异化因素,良好可视化功能,广泛模型列表和评估技术。让我们通过使用我们之前创建绘制数据创建机器模型来窥视该工具。 Orange主要有四种不同标签。...在每个可视化中,一些功能可用于创建奇妙图。在下面显示散点图中使用Show Regression Line plot属性显示了回归线。...对于我们绘制数据模型,AUC为0.972,F1为0.966,这证实它是一个合理模型。 我们还可以通过将混淆矩阵节点连接到Test&Score节点来查看混淆矩阵

3.1K00

如何评估机器学习模型性能

以相同方式,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训练,但是只要您跳过它评估,就不能相信它。 混淆矩阵 混淆矩阵 一个模型预测和数据点实际类别标签之间相关性矩阵。...现在,让为您测试预测绘制矩阵: ? 在70个实际阳性数据点中,您模型预测64个点为正,6个点为负。在30个实际负点中,它预测3个正点和27个负点。...在讨论准确性失败案例之前,让为您介绍两种类型数据集: 平衡一个数据集,包含所有标签/类别几乎相等条目。例如,在1000个数据点中,600个为正,400个为负。...现在,我们如何绘制ROC? 为了回答这个问题,让带您回到上面的表1。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数据点分配为类别1。...摘要 因此,简而言之,您应该非常了解您数据集和问题,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。

1.1K20

评估和选择最佳学习模型一些指标总结

因为我们用于构建大多数模型数据不平衡,并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中,将讨论和解释其中一些方法,并给出使用 Python 代码示例。...混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵一个非常好方法来评估我们模型。它对于可视化理解预测结果是非常有用,因为正和负测试样本数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测信息。...此指标用于度量模型输出与目标结果接近程度(所有样本预测正确比例)。 精度Precision:我们预测正样本多少正确?...查准率(预测为正样本中,多少实际为正样本,预测正样本多少)。 召回Recall:我们样本中有多少目标标签?查全率(多少正样本被预测了,所有正样本中能预测对多少)。...P-R曲线绘制跟ROC曲线绘制一样,在不同阈值下得到不同Precision、Recall,得到一系列点,将它们在P-R图中绘制出来,并依次连接起来就得到了P-R图。

44820

Part4-2.对建筑年代预测结果进行分析:绘制混淆矩阵、计算分类报告,绘制空间分布

本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现第六篇——对建筑年代深度学习模型进行评价,我们首先会通过对测试数据集预测来展示模型预测能力,其中,我们会介绍对模型进行评估几种方法,包括混淆矩阵...然后,在这种情况下,在它每一行(对应一个样本所有类别预测)上找到最大值索引。这个索引实际上模型预测类别标签(0-8)。...其中,test_samples一个四个维度张量,每个维度大小分别为 8、3、512 和 512,[BATCH_SIZE, C, Height, Width],这种维度设置通常是在深度学习框架中使用...混淆矩阵常见形式如下,写成英文更容易理解: confusion matrix 用一个例子理解: classifier 混淆矩阵四个关键术语: True Positive (TP): 即实际为正且被预测也为正样本数...对比论文中模型评估结果(下图),我们模型不够完美,差距还比较大: 论文评估结果 将我们混淆矩阵转化为百分数: 混淆矩阵(百分比) 虽然我们和作者数据集不一样,但是研究方法没错,如果后期学到更多处理技巧

47620

分类任务种类

对于分类任务主要有两个维度:标签、类别 以水果分类为例: 标签 标签为某个分类域,定义一组标签需要同时确定标签类别数量,分类时在标签类别是互斥必须选择一个 例如: 水果分类中: 颜色...,水果种类 为标签 类别 类别为标签子项,定义一组标签需要其中定义若干(至少为2)个类别,类别之间互斥,分类时必须选择一个 例如: 水果分类中: 颜色中: 黄色、绿色、红色 … 等颜色均为类别...注意:多分类在训练模型之前,必须确定所有的类别 多分类任务已经脱离了是否标签范畴,已经不是 “” 或者 “没有”这1 bit 信息可以表示了,类别数越多分类结果代表信息量越大,...多标签 (Multi-Label Classification) 多标签分类可以理解为多个二分类任务结合,模型需要为数据做出多个“\否”判断 多标签数据难以绘制多类别混淆矩阵,但可以绘制多个二分类混淆矩阵...,让我们想要套用多分类漂亮评估方法; 事实上多标签与多分类存在本质上不同,多标签本质多个独立二分类任务,任务之间没有关联性,而混淆矩阵尝试寻找正是类别之间关联;在一个多分类类别组里可能相关

1.7K20

Android中21种drawable标签大全

标签 如果不设置drawable属性,也可以定义drawable类型标签shape等 注意 必须设置level才会生效,而level只能在代码中设置,ImageView.setImageLevel...两种模式 nest默认,将每一层都嵌套到上一层中,所以上一层padding对这一层有效果 stack将每一层直接堆叠在上一层上,上一个padding对本层无效果 简单解释一下,假设第一层shape...旋转中心Y坐标 android:visible 设置初始可见性状态,默认为false 标签 如果不设置drawable属性,也可以定义drawable类型标签shape等 以下android5.0...radius响应半径意思,以view中心为圆心,以radius值为半径一个圆形区域,如果radius未设置则是view所有区域。 当点击时,这个响应区域会填充颜色,同时产生水纹。...:drawable 标签 foreground background drawable api>=24 只有一个属性class,值全名,android.graphics.drawable.ColorDrawable

2.3K20

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(二)

混淆矩阵 混淆矩阵一般思想计算类 A 实例被分类为类 B 次数,对于所有 A/B 对。例如,要知道分类器将 8 图像误判为 0 次数,您将查看混淆矩阵第 8 行,第 0 列。...在这里,我们假设您已经找到了一个希望模型,并且想要找到改进它方法。其中一种方法分析它所犯错误类型。 首先,看一下混淆矩阵。...模型在 5 图像中最常见错误将它们错误分类为 8:这发生在所有 5 10%中。只有 2% 8 被错误分类为 5;混淆矩阵通常不是对称!...混淆矩阵(左)和相同通过行归一化 CM(右) 图 3-10。仅显示错误混淆矩阵,通过行归一化(左)和通过列归一化(右) 现在你可以更清楚地看到分类器所犯错误类型。...优缺点相同。方程 4-9 显示了闭式解,其中A(n + 1) × (n + 1) 单位矩阵,⁠⁹除了左上角单元格为 0,对应于偏置项。 方程 4-9.

17000

R语言绘制圈图、环形热图可视化基因组实战:展示基因数据比较

如果矩阵被分割成组,必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量,它将被转换为字符。 颜色矩阵中数值重要美学映射。...用户必须用用户定义颜色模式指定col参数。如果矩阵连续数字,如果矩阵字符,col值应该是一个命名颜色向量。 下面的图之前热图圆形版本。...heatmap(mat1col_fun1) 一件事非常重要,那就是在创建圆形热图之后,你必须完全删除布局。 如果没有指定split,就只有一个扇区包含完整热图。...下图正常布局热图,现在将用圆形布局改变它们。 热图直观地显示了DNA甲基化、基因表达和其他基因组水平信息之间相关性。 原始热图用随机数据集生成。...矩阵每个样本中DMR平均甲基化水平。 expr:一个矩阵其中行对应于与DMR相关基因(即与DMR最近基因)。矩阵每个样本中每个基因表达水平。

4.9K20

评估和选择最佳学习模型一些指标总结

因为我们用于构建大多数模型数据不平衡,并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中,将讨论和解释其中一些方法,并给出使用 Python 代码示例。...混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵一个非常好方法来评估我们模型。它对于可视化理解预测结果是非常有用,因为正和负测试样本数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测信息。...查准率(预测为正样本中,多少实际为正样本,预测正样本多少) 召回Recall:我们样本中有多少目标标签?...查全率(多少正样本被预测了,所有正样本中能预测对多少) F1 Score:查准率和查全率加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建数据和模型来构建混淆矩阵。...P-R曲线绘制跟ROC曲线绘制一样,在不同阈值下得到不同Precision、Recall,得到一系列点,将它们在P-R图中绘制出来,并依次连接起来就得到了P-R图。

46010

Google AutoML图像分类模型 | 使用指南

使用了所有的默认选项。 ? ? ? 几个小时后,模型完成,并概述了模型性能和所用预算(分配全部16小时) ? 2....由混淆矩阵可知,云模型在预测男性时出错较多,而边缘模型失误率则更均匀。 ? 云模型性能 在下面的屏幕截图中,你可以看到云模型混乱矩阵,以及AutoML报告一些统计信息。...边缘模型性能 在以下截图中,你可以看到边缘模型混淆矩阵以及AutoML报告一些统计数据。边缘模型在预测男性方面略胜一筹! ? ?...为了进行测试,决定只部署到一个节点。部署该模型大约花费一个小时。 ? 云模型公开了一个易于使用API,你可以在其中上传一个简单JSON对象并接收到一组带有返回概率预测。...总的来说,如果你能力在后台运行云实例,那么认为这是一个非常易于使用API。 ? 边缘部署 对于边缘部署,我们多种下载模型方法。

2.8K20

Matlab系列之绘图基础

,对于图形绘制会在之后篇章中再详细弄下,比如二维图怎么画,三维又该如何绘制;虽然本篇内容趋于基础性知识,这也只是相对于之后图形绘制基础东西。...图形对象是由图形命令产生,图形中线条、坐标轴、标题等等,都是一个独立对象,然后对象又可以分为父对象和对象形式,如果创建了一个对象,则该对象可能会继承父对象大多数属性,当然也可能例外。...与根对象相关属性应用于所有MATLAB窗口默认属性~ 图形窗口(Figure)虽然在上图中只画了一个并不是说只能创建一个图形窗口,理论上可以无限~,实际上也可以很多,多个图形窗口之间也是各自独立...坐标区对象(坐标区表示 x、y 和 z 坐标区标度、刻度线、刻度标签、坐标区标签等对象单个对象)定义了表示数据线条参考框架。图窗显示图形窗口。...决定图形窗口是否可见,不可与是否存在混淆 ButtonDownFcn 字符串 一般某个M文件名字或是一段程序,定义一块作用区域,单击后,MATLAB则会自动执行对应程序 CreateFcn 字符串

1.2K10

独家 | kaggle季军新手笔记:利用fast.ai对油棕人工林图像进行快速分类(附代码)

利用countplot函数来查看培训数据分布情况,从图中可以看到:大约有14,300幅图片没有油棕榈种植园,而只有942幅图片油棕榈种植园,这可以称为非均衡数据集,关于非均衡数据集这个深度学习问题...训练第一阶段指标 将模型存盘,绘制出预测混淆矩阵。...interp.plot_confusion_matrix(dpi=120) 绘制混淆矩阵 混淆矩阵一种图形化方法,用来查看模型准确或不准确预测图像数量。...第一阶段训练混淆矩阵 从这幅图中可以看出,模型准确地预测了2863幅没有油棕人工林图像,对168幅油棕人工林图像进行了正确分类。...通过与我们绘制一个混淆矩阵比较,可以发现模型做出了更精准预测。

1.1K50

HTML5新特性

再编写HTML文档,使用IMG/IFRAME应用XML文档即可 SVG技术在HTML5出现之后使用方法: 直接创建HTML5文档,在其中书写SVG标签即可 本身一个300*150...inline-block SVG技术在HTML5中绘制图形命令(所有的SVG标签nodeName都是小写,只有填充色,没有描边色) (1)....如何在服务器端下载网页中显示客户端图片?...一个进程内必须至少有一个线程;也可以多个; ⑤. 一个操作系统中可能同时存在几千个线程,它们“并发执行”-宏观上看同时执行,微观上看是依次循环执行 42....="console.log(2)">按钮 现象:上述JS执行过程中,按钮1可见点击无效;按钮2不可见 原因:浏览器中执行代码只有一个线程——UI主线程 解决办法:创建新线程,由它来执行耗时JS

7.6K30

Vcl控件详解_c++控件

大家好,又见面了,你们朋友全栈君。 TTabControl 属性  DisplayRect:只定该控件客户区一个矩形 HotTrack:设置当鼠标经过页标签时,它字是否变化。...Columns:对列进行操作 DropTarget:可列表视图中项目是否以拖放操作目标显示 FlatScrollBars:是否让滚动条平滑效果 FullDrag:当标签拖动时,是否重新绘制...该事件只有在OwnerData属性为True时有效 OnDeletion:当列表视图中一个项目被删除时触发 OnDrawItem:当绘制一个项目时触发 OnEdited:当编辑一个项目的Caption...Flat:是否浮动效果 HotImages Images:为其中按钮选择图片 Indent:该控件内控件与左边距距离 List:控件内按钮一显示样式,为True时,左边图像...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。发现本站涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

4.9K10

入门 NLP 前,你必须掌握哪些基础知识?

这本书对于我来说过于理论化了,其中知识基本是正确,因此它对来说仍然无价资源。...下图显示了使用 BoW 方法在五个归一化处理后句子上创建矩阵一个示例。 ? 例句 ?...直观地说,如果一个单词经常出现在目标文档中,并不经常出现在所有文档集合中,那么它 TF-IDF 值就会较高。下图显示了根据之前见过例句创建 TF-IDF 矩阵示例。...然而,正如 Sarkar 在[6]中所证明,集成方法并不一定能更好地处理文本数据。 评价指标 ? 混淆矩阵以及从中得出各种度量方法 混淆矩阵评估机器学习模型最简单、最直观工具之一。...但是当 x 和 y 不同时,它就会接近于更小值,而不是更大值。 只有标签包含大致相同数量数据点时,准确率才是一个有用度量指标。

1.7K10
领券