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将所有列与一列匹配的条件
、、、
(FP)If S = 1 and main = 1, then value is True> df_updatedGene1 TN TN TN TN FP
Gene2 TN FPTN <
浏览 51提问于2019-07-03得票数 2
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= 238tn = 4414
|
Class A Accuracy = tp+tn/tp+tn+fp+fn = 4652
浏览 0提问于2020-01-09得票数 1
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[1, 0, 0, 1, 1] 我的函数目前看起来是这样的，但它的效率很低： def confusion_matrix(predicted, actual, pos_class): TP= 0 FP = 0 if actual[i] === pos_class: elif actual[i]
浏览 49提问于2021-11-14得票数 0
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Precision = {{TP} \over {TP \ + \ FP}}
马修斯相关系数(MCC)
浏览 0提问于2017-07-04得票数 0
假设我有这个数据集 X2 = c("TP","TP","FN","FN"),X3 = c("TN","TN
浏览 2提问于2020-08-24得票数 3
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我试图手动计算给定数据的TPR和FPR。但不幸的是，我的数据集中没有任何假阳性案例，甚至没有真正的阳性案例。所以我被熊猫中的零错误除以。所以我有一种直觉，fpr=1-tpr。请让我知道我的直觉是正确的，如果不让我知道如何解决这个问题。
浏览 3提问于2019-12-22得票数 0
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下面是响应变量使用两个标签(是和否)的数据集：1 sunny hot high FALSE no3 overcast hot high FALSE yes5 rainy cool normal F
浏览 0提问于2014-10-01得票数 3
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(confusion_matrix)TN = confusion_matrix.values.sum() - (FP + FN + TP)rate# Precision or positive predictive value# Negativ
浏览 2提问于2017-05-04得票数 0
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((TP * TN) - (FP * FN)) / sqrt((TP + FP) * (TP+FN) * (TN+FP) * (TN+FN))TP <- list(12734L, 12765L, 12842L, 12786L)
FP <- list(262L, 212L,
浏览 1提问于2020-01-19得票数 2
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library(tidyverse) TP= c(198,185,221,192), FN = c(42,55,19,48),TN = c(569,570,564,56
浏览 22提问于2019-03-08得票数 2
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我想对包含多边形形式的湖泊的两个FeatureCollections执行二进制精度评估(ErrorMatrix)。一个集合包含分类结果(需要将光栅转换为矢量，以计算区域大小并删除较小的对象)，另一个集合包含表示现实的验证数据。多边形表示属性为landcover 1的湖泊。如何合并两个集合以拥有执行ErrorMatrix()所需的特定列？我尝试使用这里描述的https://developers.google.com/earth-engine/guides/joins_spatial方法，但似乎对ErrorMatrix()不起作用。有没有其他方法可以为两个FeatureCollections创建
浏览 7提问于2020-08-27得票数 0
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import numpy as np
FP = CM.iloc[A[1]]TN = CM.iloc[A[3]]
recall =(TP)/(TP+FN)
specifici
浏览 5提问于2022-10-23得票数 0
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positive rate: FP/FP+TN = FP/N = 93/886 = 0.104 Specificity: True negative rate: TN/TN+FP = TN</em
浏览 20提问于2016-09-03得票数 0
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NumPy的假阳性率
、、、、
对于多类分类，我只能用numpy方法来计算假阳性率。我有两个numpy数组，一个用于预测((m，k)形状:m是样本元素的计数，k是类别的计数)，另一个用于真正的标签((m，)形状)。我想要做的是:在同一时间迭代prediction_labels和y_true数组，并计算给定元素(true_labels中的每个唯一值)在相同位置上是否相等。因此，我想确定数组(false_positive_counts)中按类别划分的假阳性计数。def
浏览 10提问于2022-03-26得票数 0
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我的想法是获得TN、TP、FN、FP，并对它们进行评估，找出TN和TP最高、FN和FP最低的混淆矩阵。有更直观的方法来实现这一点吗？编辑:我的方法是更详细地获取混淆矩阵(TN、TP、FN、FP)的每个部分，并将其存储在一个具有相同索引的数组中，即从所有混淆矩阵中收集所有-- TN[0]是从confusion_matrix[0]获取的TN，反之亦然
浏览 21提问于2022-02-17得票数 0
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我的混淆矩阵有以下结构： FN TP]
如何计算表示为MCC= (TP .* TN - FP .* FN) ./ ... sqrt( (TP + FP) .* (TP + FN) .* (TN + FP</
浏览 0提问于2021-01-22得票数 2
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我试过这个 FN = nnz(reference==1 & toTest==0); % False negative
P = TP + FN; % Total positive= FP/
浏览 2提问于2017-05-01得票数 0
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我试图建立一个非常简单的程序来计算两个字符串的TP/FP/FN/TN (预测的二级蛋白质结构与已证实的二级蛋白质结构)，但它没有正确地计算它们。我错过了什么？****////ΟΟΟΟΟΟΟΟΟ***'
predicted_str = '****--********/////////-----////
浏览 4提问于2021-05-05得票数 0
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