基于混淆矩阵的评价指标

最新推荐文章于 2024-04-19 09:42:31 发布
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#ROC #Recall #Precision

混淆矩阵是评估分类算法性能的重要工具，包括TP、FN、FP和TN。准确率和误分率是基本评价指标，Recall和Precision关注正样本的识别，ROC曲线通过AUC值评估模型优劣，FAR和FRR则用于衡量误报和拒真率。

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识别任务中混淆矩阵（Confusion Matrix）用于评价算法好坏的指标。下图是一个二分类问题的混淆矩阵：

TP：正确肯定——实际是正例，识别为正例

FN：错误否定（漏报）——实际是正例，却识别成了负例

FP：错误肯定（误报）——实际是负例，却识别成了正例

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机器学习备忘录 | 二分类模型常用评价指标汇总
小美哥的博客
06-12 3560
有很多指标可以衡量机器学习模型的效果，不同的任务使用的评价指标也不尽相同。本文对二分类任务的评价指标加以总结。全文系作者原创，仅供学习参考使用，转载授权请私信联系，否则将视为侵权行为。码字不易，感谢支持。 在二分类问题中，数据的标签通常用（0/1）来表示，在模型训练完成后进行测试时，会对测试集的每个样本计算一个介于0~1之间的概率，表征模型认为该样本为阳性的概率，我们可以选定一个阈值，将模型...
混淆矩阵评价指标_分类效果评价指标一混淆矩阵
weixin_28192383的博客
01-13 2629
1.混淆矩阵：判断分类模型好坏(摘自:版权声明：本文为优快云博主「Orange_Spotty_Cat」的原创文章.原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839)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，最直观，计算最简单的方法。一句话解释版本：混淆矩阵就是分别统计分类模型归...
混淆矩阵 评价指标
llf000000的博客
04-08 920
【代码】论文复现 混淆矩阵。
2019.6.3机器学习性能评价指标，混淆矩阵
qq_40258282的博客
06-03 445
转自： https://blog.youkuaiyun.com/songhao22/article/details/75207707 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展...
分类的评估指标及不平衡数据的处理
njhniubi的博客
04-19 2059
'''y_true：真实目标值y_pred：估计器预测目标值labels:指定类别对应的数字target_names：目标类别名称return：每个类别精确率与召回率'''
混淆矩阵——评估指标
kkkaiyu的博客
12-28 1284
承接上文，本文通过混淆矩阵获取几个常见的评估指标。使用sklearn、tensorflow和手搓混淆矩阵这3种方式进行指标的计算 🦆🦆🦆。
基于混淆矩阵的机器 学习分类评价指标研究及Python实践.zip
最新发布
06-21
在Python中实现混淆矩阵及其相关的评价指标是相对简单的，scikit-learn库中的metrics模块就提供了直接计算混淆矩阵和其他指标的功能。此外，Python还提供了很多可视化工具，比如matplotlib和seaborn，可以用来绘制...
基于GRNN广义回归神经网络的数据分类和基于FCM数据分类对比并输出混淆矩阵评价指标-源码
10-01
通过这些指标，我们可以计算出精确率、召回率、F1分数等评价指标，以全面理解模型的分类效果。对于多分类问题，混淆矩阵则是一个更大的表格，每个类别都有自己的TP、FP、TN和FN。 在提供的源码中，应该包含了使用...
基于GRNN广义回归神经网络的数据分类和基于FCM数据分类对比并输出混淆矩阵评价指标,含仿真操作录像
04-20
3.内容：基于GRNN广义回归神经网络的数据分类和基于FCM数据分类对比并输出混淆矩阵评价指标。 %% 模糊聚类 data=P1; [center,U,obj_fcn] = fcm(data,5); for i=1:R1 [value,idx]=max(U(:,i)); a1(i)=idx; end ...
基于python实现的评价模型好坏指标，混淆矩阵等
04-15
在机器学习领域，评价模型的好坏是至关重要的。...通过深入研究这些代码，你将能够更直观地了解如何在Python环境中计算和解释混淆矩阵以及相关的评价指标，这对于提升你的机器学习技能和实践经验是非常有价值的。
【评价指标】混淆矩阵Confusion Matrix、iou、miou、召回率、准确率及代码实现
ting的博客
03-24 3661
混淆矩阵Confusion Matrix是大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, n_classes 表示类的数量。混淆矩阵可以用于直观展示每个类别的预测情况。并能从中计算精确值(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、交并比(IoU)。
评估分类模型—混淆矩阵Confusion Matrix与评估指标
qq_44733706的博客
05-11 8044
对于设计好的分类模型，需要大量的数据集来对其性能进行评估，因此了解评估指标是十分重要的。
ksql 数量大于2_机器学习系列篇2-模型的评价机制
weixin_31281003的博客
11-26 141
工作中很多时候我们需要预测一个事件发生的概率或者事件所属类别。比如你申请信用卡时候，银行会预测你将来是否逾期不还钱，或者不还钱的概率。这里我们讨论一下，一旦有了这种模型，怎么去评价一个模型的效果。机器学习模型可以广泛的应用在不同的领域，比如预测房价或者股票，预测图片中的动物属于哪一种动物，也可以帮助机器人优化行走路线。在这里我们着重强调在机器学习领域常见的一种应用，二分类模型，比如预测客户是否会逾...
图像分割中的混淆矩阵和利用混淆矩阵计算指标
Henry的博客
04-13 2434
介绍了语义分割中利用混淆矩阵计算性能指标的方法
matlab混淆矩阵和roc曲线,机器学习入门之【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积...
weixin_42136826的博客
03-16 563
本文主要向大家介绍了机器学习入门之【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。一、前述怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的，本文就相关指标做一个总结。二、具体1、混淆矩阵混淆矩阵如图：相关公式：公式解释：fp_rate：tp_rate:recall:(召回率)值越大越好presssion:(准确率)TP:本来...
机器学习——不平衡分类指标
夏未眠秋风起的博客
04-13 4125
准确率（acc），代表分对的样本占所有样本的比例，在不平衡分类中不可信，比如当样本比例为99:1的时候，只需要让多数类都分对，准确率就可以达到99%，但实际上少数类却被全部分错了。 查准率，又叫精确率，用查准率比较好理解，字面理解就是查的准不准，就是希望我判断为真的样本，有哪些是确实的是正的样本 召回率(Recall, TNR, sensitivity)，就是实际为正的样本中有多少...
数据不平衡时分类器性能评价（ROC曲线）
AI_盲的博客
08-23 7806
大家在将统计学习方法用于实际应用时，不免会遇到各类间数据不太平衡的情况。比如垃圾邮件的识别、稀有病情的诊断、诈骗电话识别、情感分析等等情况。导致数据不平衡的原因有很多，有可能是因为不恰当的采样方法，也可能真实的数据分布就是如此；然而真实的数据分布在大多数情况下我们是无从得知的，于是我们只好认为我们所取得的样本是“真实”的，再从中进行学习。那么针对数据不平衡有很多研究点，最近稍微调研了一下，这也算是
不平衡分类_不平衡分类完整的路线图
weixin_26741341的博客
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不平衡分类The very interesting problem of imbalanced classification is quite famous in articles and academic papers. Most of the work focus is on one part of the big image where it addresses a specific dat...
非平衡数据集的评价指标
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06-18 1470
在非平衡的数据集中，我们不能单独的看一个模型的准确度。比如：一个数据集中的患病人群数据占5%，不患病的人群数据占95%。此时有两个分类器： 此时：A分类器的准确率为95%，B分类器的准确率为90%。但是A分类器对负例的准确率为0%，B分类器对负例的准确率为100%。 针对以上的情况，我们就要从正例的准确度和负例的准确度来综合衡量分类器的优劣。 评价指标： ...
混淆矩阵评价指标计算举例
03-03
### 计算混淆矩阵的评价指标 对于二分类问题，构建混淆矩阵并计算其评价指标是一个重要的过程。通过统计真正例(True Positive, TP)，假负例(False Negative, FN)，假正例(False Positive, FP) 和真负例(True Negative, TN) 的数量来完成这一工作。 #### 准确率 (Accuracy) 准确率是指所有预测正确的样本占总样本的比例。公式表示为： \[ \text{Accuracy} = \frac{\text{TP} + \text{TN}}{\text{TP} + \text{FP} + \text{FN} + \text{TN}} \] 例如，在垃圾邮件分类的例子中，如果共有100封邮件，其中80封是非垃圾邮件(TN=75, FP=5), 20封是垃圾邮件(TP=15, FN=5)，那么准确率为: \[ \text{Accuracy} = \frac{15 + 75}{15 + 5 + 5 + 75} = 90\% \][^1] #### 召回率 (Recall 或 Sensitivity) 召回率衡量的是实际为正类别的样本中有多少比例被正确识别出来。公式定义如下： \[ \text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}} \] 继续上面的例子，对于这20封垃圾邮件而言，有15封被成功检测到，则召回率为: \[ \text{Recall} = \frac{15}{15 + 5} = 75\% \][^1] #### 精确度 (Precision) 精确度反映了在所有预测为正类别的情况下有多少是真的正类别成员。具体表达方式为： \[ \text{Precision} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FP}} \] 同样基于之前的案例数据，即在这总共20个标记为垃圾邮件的结果里实际上只有15个确实如此，因此精度为: \[ \text{Precision} = \frac{15}{15 + 5} = 75\% \][^3] #### F1分数 (F1 Score) F1分数是精确度和召回率之间的调和均值，用来平衡两者的重要性。它由下述方程给出： \[ \text{F1-Score} = 2 * (\frac{\text{Precision} * \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}) \] 利用上述得到的数据，可以得出该模型关于垃圾邮件分类的F1得分为: \[ \text{F1-Score} = 2 * (\frac{75\% * 75\%}{75\% + 75\%}) ≈ 75\%\][^2] ```python def calculate_metrics(tp, tn, fp, fn): accuracy = (tp + tn) / (tp + fp + fn + tn) recall = tp / (tp + fn) precision = tp / (tp + fp) f1_score = 2 * ((precision * recall) / (precision + recall)) return { 'accuracy': round(accuracy*100, 2), 'recall': round(recall*100, 2), 'precision': round(precision*100, 2), 'f1_score': round(f1_score*100, 2) } metrics = calculate_metrics(15, 75, 5, 5) print(metrics) ```
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