【SVM】SVC的模型评估指标

最新推荐文章于 2024-06-21 23:13:02 发布
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#人工智能 #可视化 #机器学习

混淆矩阵是监督学习中用于评估模型性能的工具，特别是在图像分类任务中，它展示真实值与预测值的对比。文章介绍了混淆矩阵的概念，指出在矩阵中，真实值总是位于预测值之前，并解释了如何解读矩阵中的各个元素。同时，文章也提及了ROC曲线，它是评估二分类模型性能的重要指标，通过绘制真正率与假正率的关系来展现模型的辨别能力。

混淆矩阵和ROC曲线

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混淆矩阵

在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类相比较计算的。
我们将少数类认为是正例，将多数类认为是负例。
在混淆矩阵中，永远都是真实值在前，预测值在后。

预测值
10
真实值 11110
00100
支持向量机(SVM)模型评估：准确率、召回率、F1值详解
AI智能探索者的博客
07-11 370
本文旨在帮助读者理解SVM分类模型性能评估的核心指标，掌握准确率、召回率和F1值的计算方法，并能够根据实际需求选择合适的评估指标。核心概念与联系：解释评估指标的基本概念算法原理与操作步骤：展示如何计算这些指标实际应用场景：说明不同指标的使用场景项目实战：提供Python代码示例总结与思考：回顾核心知识点SVM(支持向量机)：一种监督学习算法，用于分类和回归分析准确率(Accuracy)：分类正确的样本占总样本的比例召回率(Recall)：实际为正的样本中被正确预测为正的比例。
Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明
仙魁XAN
05-28 1966
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
SVC的模型评估指标.md
05-14
SVC的模型评估指标；准确率Accuracy就是所有预测正确的所有样本除以总样本，通常来说越接近1越好。精确度Precision，又叫查准率，表示所有被我们预测为是少数类的样本中，真正的少数类所占的比例。召回率Recall，又被称为敏感度(sensitivity)，真正率，查全率，表示所有真实为1的样本中，被我们预测正确的样 本所占的比例。
Python ，SVM模型效果的评估指标
bingbangx的博客
08-10 7814
混淆矩阵中： 模型整体效果：准确率： 1. 准确率Accuracy就是所有预测正确的所有样本除以总样本，通常来说越接近1越好 2.捕捉少数类的艺术：精确度，召回率和F1 score： 精确度Precision，又叫查准率，表示所有被我们预测为是少数类的样本中，真正的少数类所占的比例。精确度是”将多数类判错后所需付出成本“的衡量。 #所有判断正确并确实为1的样本 / 所有被判断为1的样本 #对于没有class_weight，没有做样本平衡的灰色决策边界来说： (y[y ..
SVC的模型评估指标
sshi9的博客
03-18 3873
混淆矩阵 混淆矩阵是二分类问题的多维衡量指标体系，在样本不平衡时极其有用。在混淆矩阵中，我们将少数类认为是正 例，多数类认为是负例。在决策树，随机森林这些普通的分类算法里，即是说少数类是1，多数类是0。在SVM里， 就是说少数类是1，多数类是-1。普通的混淆矩阵，一般使用{0,1}来表示。 混淆矩阵中，永远是真实值在前，预测值在后。其实可以很容易看出，11和00的对角线就是全部预测正确的，01 和10的对角线就是全部预测错误的。 模型整体效果：准确率 准确率Accuracy就是所有预测正确的
svm理论与实验之20: libsvm多标签实验与评价指标
徐海蛟
10-15 2144
徐海蛟博士 Teaching. 数据集如下： 名称 源 类型 类数 训练样本 测试样本 特征数 ---------------------------------------------------------------- scene景色 MB04a 多标签6 1,211 1,196 294 yeast酵母 AE02a 多标签14 1,500 917
svm评估参数
kaqqaqq的博客
05-06 573
评估方法 混淆矩阵confusion_matrix confusion_matrix（真实值，预测值，标签） [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FfrZTDmQ-1683357379997)(data/user-data/509837/images/58fa5adce29d6a22d0324a73bf3b0c39.png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fNQPuuET-1683357379999)(data/
sklearn库svm分类模型及其模型评价
Maple__Boy
04-01 2722
文章目录 1、sklearn中常用的分类算法 2. 使用sklearn估计器构建SVM模型 sklearn中常用的分类算法 模块名： 函数名 linear_model LogisticRegression svm SVC neighbors KNeighborsClassifier naive_bayes GaussianNB tree Decision TreeClasssifier ensemble RandomForestCla
评估SV模型的预测效果和性能因素
道亦无名
05-26 385
对于统计模型，赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）可以用来比较不同模型的拟合优度，较小的AIC和BIC值通常意味着更好的模型。：RMSE是MSE的平方根，与MSE类似，用于评估预测误差，但RMSE的单位与原始数据相同，这使得结果更容易解释。：MAE是预测值与实际值之间差异的绝对值的平均值，它提供了预测误差的另一个视角，对异常值不如MSE或RMSE敏感。：对于概率预测，对数损失是一个常用的评估指标，它衡量了预测概率与实际概率之间的差异。：对于实时预测任务，模型的预测时间也是一个重要考量因素。
svc支持向量机分类模型、NuSVC支持向量机分类模型、sklearn.svm支持向量机分类模型
01-11
在鸢尾花数据集的例子中，`LinearSVC`被用来训练模型，并通过`score`方法评估模型在测试集上的表现，`predict`方法用于预测测试集的类别。 ### SVM关键概念： - **核函数**：当数据非线性可分时，SVM通过核函数将...
测试svm分类器准确率
05-10
加载训练好的svm分类器,以及有测试图片路径的txt文件，测试分类器准确率。注意需要自己准备训练样本，然后样本的路径参考源代码或者代码下载以后自己修改代码为自己本地样本的路径。
SVM二分类和多分类问题的关键指标
weixin_58222015的博客
02-04 1547
机器学习小白进阶中
机器学习模型评价指标分析
weixin_45081871的博客
03-19 1467
背景：近期主要是在ROC曲线上的问题，数据集是titanic、heart disease 以及python自带的数据集iris 参考链接1：混淆矩阵(https://blog.youkuaiyun.com/seagal890/article/details/105059498) 参考链接2：如何画ROC曲线 参考链接3：Sklearn.metrics评估方法 参考链接4：用Python绘制ROC曲线 混淆矩阵（confusion matrix） 基本上所有的模型评价指标最后都是从cm这一块延伸出来的。 模型评价指标
机器学习中评价指标总结
songying2012的专栏
07-20 2679
前言评价一个机器学习任务好坏有很多指标，最常见的是准确率（acc），但准确率在某些场合下并不是一个好的评价指标，如在类别不平衡中。其他一些常见的评价指标如下：混淆矩阵，灵敏度，特异性，精确度，召回率，F1度量，Kappa统计… …具体评价指标介绍尝试从评价指标概念，数学表示，应用场所，优缺点等方面介绍准确率（acc）
机器学习模型评估指标汇总
java
08-16 210
0
svm和决策树基本知识以及模型评价以及模型保存
xiaiming0的博客
06-21 1274
svm和决策树基本知识以及模型评价以及模型保存。
分类算法的评价指标
u011587322的博客
06-13 2155
概述近日学习分类算法时，例如，SVM、KNN和LR等时，一直苦于不知道如何很好的评价训练出来模型的好坏，在查看了大量的网上资料以及机器学习相关的书籍之后，基本明确了在分类算法中常用的评价指标以及相关指标的Python代码实现，闲话说到这，现在简单的对这些评价指标逐步说明一下。概念在机器学习分类算法中，用来对分类算法评价的指标有：准确率（accuracy）、召回率（recall）、精准率（preci...
svm评价指标公式
ahienoq190204的博客
09-20 1700
在做svm分类试验时，对于结果的处理，仅用一种指标很难得到正确评估算法的效果。所以，一般要用到precision（精确率），recall（召回率），F-measure、accuracy（准确率）四个指标。 首先认识四个与其相关参数： 相关(Relevant),正类 无关(NonRelevant),负类 被检索到(Re...
机器学习分类器评价指标详解（Precision, Recall, PR, ROC, AUC等）（二）
JingpengSun的博客
02-17 1711
机器学习分类器评价指标详解
PLS-DA SVM ResNet 模型评价指标对比
最新发布
05-16
### 不同模型评价指标对比分析 #### 偏最小二乘判别分析 (PLS-DA) 偏最小二乘判别分析是一种用于多变量数据分析的技术，特别适用于高维数据集。它通过提取潜在变量来减少维度并最大化类别之间的差异[^3]。在农业...
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