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。...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。...精度Precision：“模型认为正确且确实是正确的样本占模型认为正确的所有样本的概率”Precision (A) = 正确预测 / 总预测 = 15/24 = 0.625 召回Recall ：“模型认为正确且确实是正确的样本占模型认为正确的所有样本的概率...”Recall (A)= 正确分类 / 总实际值 = 15/20 = 0.75 正确率Accuracy ：被分对的样本数除以所有的样本数 Accuracy (A) = 正确分类的总数 / 实际分类的总数
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...、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 1）混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）是在分类问题中用于评估模型性能的一种表格形式。...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...基于这个混淆矩阵，我们可以得出一些结论： 主对角线表现：大部分的样本被正确地分类，这可以从对角线上的深蓝色区域看出。这说明模型在许多类别上的预测都是准确的。
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评估指标 01 总体分类精度 指针对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率，也就是被正确分类的像元总和除以总像元数。放到混淆矩阵中就是对角线上的像元数总和除以总像元数目。...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。...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。...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。...但是当样本数量过于庞大时，我们就很难再通过一级指标的数目进行明显的分析了，这时我们就引入了基于一级指标计算得来的二级指标： 准确率（Accuracy）：在整个模型中，所有判断正确的结果占总样本数量的比重...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
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是一个更简单(原生)的解决方案,包含 perms和 meshgrid： N = size(A, 1); X = perms(1:N); % # Permuations of column indices...indices idx = (X – 1) * N + Y; % # Convert to linear indexing C = A(idx) % # Extract combinations 结果是一个矩阵...,每行包含不同的元素组合： C = 321 180 310 319 320 310 321 130 100 319 130 299 322 320 100 322 180 299 此解决方案还可以缩短为
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：
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。...准备数据 建立模型 训练模型 分析模型的结果 构建、绘制和解释一个混淆矩阵 有关所有代码设置细节，请参阅本课程的前一节。...对于不正确的预测，我们将能够看到模型预测的类别，这将告诉我们哪些类别使模型混乱。 获取整个训练集的预测 为了得到所有训练集样本的预测，我们需要通过网络传递所有样本。...绘制混淆矩阵 为了将实际的混淆矩阵生成为numpy.ndarray，我们使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix（）函数。让我们将其与其他需要的导入一起导入。...要实际绘制混淆矩阵，我们需要一些自定义代码，这些代码已放入名为plotcm的本地文件中。该函数称为plot_confusion_matrix（）。
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....例如扫描“中国人民银行”（正向最大匹配）先扫描6个字的字典库，找到了“中国人民银行”，然后再去掉一个字变成了“中国人民银”，假如没有字典树的话，就会把所有五个字的字典库搜索一遍。...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。
Python实现所有算法-二分法 Python实现所有算法-力系统是否静态平衡 Python实现所有算法-力系统是否静态平衡(补篇) Python实现所有算法-高斯消除法 Python实现所有算法...-牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法 Python实现所有算法-雅可比方法(Jacobian) 大家不要愁，数值算法很快就会写完，之后会写一些有趣的算法。...实质上是将A通过初等行变换变成一个上三角矩阵，其变换矩阵就是一个单位下三角矩阵（有时是它们和一个置换矩阵的乘积）。...这些行变换的效果等同于左乘一系列单位下三角矩阵，这一系列单位下三角矩阵的乘积的逆就是L矩阵，它也是一个单位下三角矩阵。这类算法的复杂度一般在(三分之二的n三次方) 左右。...对于满秩矩阵A来说，通过左乘一个消元矩阵，可以得到一个上三角矩阵U。L实际上就是消元矩阵的逆，容易知道二阶矩阵的逆。
绘制整个混淆矩阵的具体步骤： 为了方便将得到的混淆矩阵保存在一个名为cfm的变量中； 调用plt中的matshow函数，matshow全称为matrix show，也就是绘制一个矩阵，matshow函数需要传入两个参数...： 第一个参数传入需要绘制的矩阵cfm； 第二个参数是cmap，cmap全称为color map，也就是颜色映射，将矩阵中的每一个元素与对应的颜色映射起来。...这里将混淆矩阵映射成灰度图像，因此传入plt.cm.gray； 调用plt.show()绘制混淆矩阵映射的灰度图像； 通过matplotlib将混淆矩阵映射成了灰度图像，在灰度图像上越亮的地方代表数值越大...比如对于error_matrix矩阵的第1行第9列元素值（从第0行第0列开始），表示真实为数字1但是算法错误预测为数字9的所有样本数占所有真实为数字1的样本总数的比重。...比如根据error_matrix矩阵绘制的灰度图可以看到算法将很多真实为数字1的样本预测成了数字9，将很多真实为数字8的样本预测成了数字1。
定义绘制混淆矩阵的函数 4.4 绘制单个混淆矩阵 4.5 设定不同的阈值一次绘制多个混淆矩阵 一、什么是混淆矩阵 ?...对全部样本数据进行统计，可以判断模型预测对了的样本数量和预测错了的样本数量，从而可以衡量模型的预测效果。 二、混淆矩阵有关的三级指标 ? 1 一级指标 以分类模型中最简单的二分类为例。...当分类问题是多分类时，只要把其中一类当成一组，另外的所有类当成另一组，就可以转化成二分类问题，接下来讲一个二分类计算混淆矩阵三级指标的具体实例。...接下来展示模型判断一批商户是否存在赌博风险的数据，利用这批数据绘制混淆矩阵。 flag列是真实标签，1代表商户存在赌博行为，0代表商户不存在赌博行为。...5 设定不同的阈值一次绘制多个混淆矩阵 我把阈值设定成了0.1、0.2一直到0.9，可以看下不同阈值对应的模型准确率、召回率等指标。通过指标数值推测未来排查名单的概率阈值。
矩阵的对角线上的元素（TPii）表示模型正确预测的样本数，而非对角线元素则表示模型错误预测的样本数。解读混淆矩阵True Positives (TP)：模型正确预测为第 i 类的样本数。...True Negatives (TN)：模型正确预测为非第 i 类的样本数。混淆矩阵的应用混淆矩阵为评估分类模型提供了丰富的信息，有助于分析模型的性能和调整模型的参数。...以下是一些混淆矩阵的常见应用：精确度（Accuracy）：计算所有类别的正确分类样本数占总样本数的比例，即 (TP1 + TP2 + … + TPN) / (总样本数)。...精确率（Precision）：计算模型正确预测为第 i 类的样本数占所有预测为第 i 类的样本数的比例，即 TPi / (TPi + FPi)。...召回率（Recall）：计算模型正确预测为第 i 类的样本数占所有实际为第 i 类的样本数的比例，即 TPi / (TPi + FNi)。
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...，矩阵中的值会变化，所以这时使用AllSelect会更合适。
本文从混淆矩阵(Confusion Matrix,或分类矩阵,Classification Matrix)开始，它最简单，而且是大多数指标的基础。...good 0.06789 good good 0.61195 bad good 0.15306 good Confusion Matrix, 混淆矩阵...我们需要知道，这个模型到底预测对了多少，预测错了多少，混淆矩阵就把所有这些信息，都归到一个表里： 预测 1 0 实 1 d, True Positive c, False Negative c+...一些准备 说，混淆矩阵(Confusion Matrix)是我们永远值得信赖的朋友： 预测 1 0 实 1 d, True Positive c, False Negative c+d,...不利用模型，我们只能利用“正例的比例是c+d/a+b+c+d”这个样本信息来估计正例的比例（baseline model），而利用模型之后，我们不需要从整个样本中来挑选正例，只需要从我们预测为正例的那个样本的子集
在分类型模型评判的指标中，常见的方法有如下三种： 混淆矩阵（也称误差矩阵，Confusion Matrix） ROC曲线 AUC面积 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本...一句话解释： 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。...矩阵，可以理解为就是一张表格，混淆矩阵其实就是一张表格而已。 以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。...一下面的混淆矩阵为例，我们的模型目的是为了预测样本是什么动物，这是我们的结果： 通过混淆矩阵，我们可以得到如下结论： Accuracy 在总共66个动物中，我们一共预测对了10 + 15 + 20=45...ROC曲线的计算 ROC曲线的横轴与纵轴，与混淆矩阵（Confusion Matrix）有着密切的关系，具体的理解请详见混淆矩阵篇的讲解。
混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中用来总结分类模型预测结果的一个分析表，是模式识别领域中的一种常用的表达形式。...它以矩阵的形式描绘样本数据的真实属性和分类预测结果类型之间的关系，是用来评价分类器性能的一种常用方法。 我们可以通过一个简单的例子来直观理解混淆矩阵。...此矩阵的第一行第一列这个数字2表示ant被成功分类成为ant的样本数目，第三行第一列的数字1表示cat被分类成ant的样本数目，诸如此类。...混淆矩阵的每一行数据之和代表该类别的真实的数目，每一列之和代表该类别的预测的数目，矩阵的对角线上的数值代表被正确预测的样本数目。 那么这个混淆矩阵是如何绘制的呢？...这里给出两种简单的方法，一是使用seaborn的热力图来绘制，可以直接将混淆矩阵可视化； C=confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird"
为检验模型在测试数据集上的预测效果，需要构建混淆矩阵和绘制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，判断模型的拟合效果，代码如下...如上图所示，将混淆矩阵做了可视化处理，其中主对角线的数值表示正确预测的样本量，剩余的4 720条样本为错误预测的样本。经过对混淆矩阵的计算，可以得到模型的整体预测准确率为92.30%。...(X_test) # 构建混淆矩阵 cm = pd.crosstab(mnb_pred,y_test) # 绘制混淆矩阵图 sns.heatmap(cm, annot = True, cmap = '...在如上的混淆矩阵图中，横坐标代表测试数据集中的实际类别值，纵坐标为预测类别值，正确预测无毒的有981个样本，正确预测有毒的有786个样本。...如上结果所示，从混淆矩阵图形来看，伯努利贝叶斯分类器在预测数据集上的效果还是非常棒的，绝大多数的样本都被预测正确（因为主对角线上的数据非常大），而且总的预测准确率接近85%。
mapping.txt提供混淆前后类、方法、类成员等的对照表- seeds.txt列出没有被混淆的类和成员- usage.txt列出被移除的代码 我们可以根据 seeds.txt 文件检查未被混淆的类和成员中是否已包含所有期望保留的...常用的自定义混淆规则 不混淆某个类 -keep public class name.huihui.example.Test { *; } 不混淆某个包所有的类 -keep class name.huihui.test....** { *; } 不混淆某个类的子类 -keep public class * extends name.huihui.example.Test { *; } 不混淆所有类名中包含了“model”的类及其成员...mProgram, fragmentShader); // 创建OpenGL ES程序可执行文件 GLES20.glLinkProgram(mProgram); } 最后，所有绘制的所有基本配置都配置完成之后...是否记得上面我们绘制的图形坐标需要转换为OpenGl中能处理的小端字节序（LittleEdian），没错，转换矩阵就是用来将数据转为OpenGl ES可用的数据字节，我们将相机视图和投影设置的数据相乘，
对于二分类问题来说，混淆矩阵实际上是一个(2, 2)的矩阵，也就是说混淆矩阵中一共有4个元素。 ?...0和1； 矩阵中每一列代表使用分类算法进行预测的预测值是是多少，这里将预测值也写成0和1； 对于二分类问题来说对于将所有样本数据分成0和1两类，那么在真实的环境中，通常将： 0称为Negative负的或者阴性...▲False Positive 对于(0, 1)这一格代表的是样本真实值为0，但是算法预测这个样本为1，所有符合条件的样本数量，这就是False Positive简称FP。...▲False Negative 对于(1, 0)这一格代表的是样本真实值为1，但是算法预测这个样本为0，所有符合条件的样本数量，这就是False Negative简称FN。...▲Ture Positive 对于(1, 1)这一格代表的是样本真实值为1，同时算法预测这个样本为1，所有符合条件的样本数量，这就是True Positive简称TP。
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