混淆矩阵(Confusion Matrix)

最新推荐文章于 2025-02-21 22:51:02 发布
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#python #算法

本文详细介绍了混淆矩阵在分类任务中的应用，包括TruePositive、FalseNegative、FalsePositive和TrueNegative的概念，以及Accuracy、Precision、Recall、F1-Score和F1 Score的计算及其在多分类中的扩展实例。通过实例阐述如何综合评估模型性能，适合理解和优化各类分类模型。

混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。

以下有几个概念需要先说明：

TP(True Positive): 真实为0，预测也为0

FN(False Negative): 真实为0，预测为1

FP(False Positive): 真实为1，预测为0

TN(True Negative): 真实为1，预测也为1

:分类模型总体判断的准确率(包括了所有class的总体准确率)

: 预测为0的准确率（预测为positive的准确率）

: 真实为0的准确率 （就是预测为真占所有真的）

: 真实为1的准确率

: 预测为1的准确率（预测为FALSE的准确率）

: 对于某个分类，综合了Precision和Recall的一个判断指标，F1-Score的值是从0到1的，1是最好，0是最差

: 另外一个综合Precision和Recall的标准，F1-Score的变形

举个经典的二分类例子：

                      

，            ，             

如果是多分类的呢？举一个三分类的例子：

，     ,     

因此我们知道，计算Specificity，Recall，Precision等只是计算某一分类的特性，而Accuracy和F1-Score这些是判断分类模型总体的标准。我们可以根据实际需要，得出不同的效果

【模型评估】混淆矩阵（confusion_matrix）之 TP、FP、TN、FN；敏感度、特异度、准确率、精确率
钱多多先森
06-08 9844
对基于固定阈值的混淆矩阵进行了详尽的介绍和代码展示，包括依次引申出来的各个评价指标
第四章、用YOLOv8测试一个数据集——第十节 混淆矩阵ConfusionMatrix的形成
u010117029的博客
06-05 238
本文详细介绍了YOLOv8目标检测模型中混淆矩阵的实现与应用。首先阐述了混淆矩阵的核心概念，包括真阳性(TP)、假阳性(FP)和假阴性(FN)的定义及计算方法。然后展示了YOLOv8混淆矩阵的具体实现步骤，包括初始化、矩阵更新流程和关键方法解析，如IoU计算函数和指标计算方法。文章还提供了混淆矩阵的可视化工具和实际应用场景，包括类别不平衡分析和模型调优方向。通过该实现，用户可以深入理解混淆矩阵的构建原理，定位模型在特定类别的表现缺陷，并可视化分析模型的错误模式，为模型优化提供依据。
速记混淆矩阵中的FP、FN、FP、TN
小白tree的博客
04-25 6072
很多时候混淆矩阵中的这四个概念也很容易让人混淆。 只需要记住： 首字母 T / F 表示的是你预测对了True，还是错了False， 次字母 P / N 表示的是你预测的标签为正Positive，还是负Negtive。 接下来就好理解了： （1） TP(True Positive)真正：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0 （2） FN(False Negative)假负：将正类预测为负类数，真实为0，预测为1 （3） FP(False Positive)假正：将负类预测为正类数， 真实为1，预测为0
混淆矩阵及常用评价指标介绍
weixin_41391619的博客
04-29 2750
混淆矩阵及常用评价指标介绍,roc曲线绘制，实例介绍，超详细代码
多分类中混淆矩阵的TP,TN,FN,FP计算
m0_62919535的博客
09-16 7945
创建混淆矩阵# 寻找GT中为目标的像素索引# 统计像素真实类别t[k]被预测成类别p[k]的个数@property"""计算混淆矩阵的TN, FP, FN, TP"""if n == 2:if n > 2:"""主要在eval的时候使用,你可以调用ravel获得TN, FP, FN, TP, 进行其他指标的计算计算全局预测准确率(混淆矩阵的对角线为预测正确的个数)计算每个类别的准确率计算每个类别预测与真实目标的iou,IoU = TP / (TP + FP + FN)"""
混淆矩阵（confusion matrix）
念去去的博客
11-23 6286
混淆矩阵是一个统计预测结果与实际结果关系时用到的直观的矩阵，直接上图。 动物识别   狮子 老虎 老鼠 猫 狗 狮子 0.45 0.25 0.05 0.18 0.07 老虎 0.16 0.39 0.09 0.24 0.12 老鼠 0.03 0.04 0.62 0.16 0.15 猫 0.1
精选资源
混淆矩阵Confusion Matrix（resnet34 基于 CIFAR10）
04-04
其中，混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种常用的工具，用于直观地分析分类模型的预测效果。在这个场景中，我们关注的是基于ResNet34网络结构的模型在CIFAR10数据集上的表现。CIFAR10是一个经典的图像识别数据集，包含...
MMROTATE的混淆矩阵confusion matrix生成
Boooooil的博客
07-24 688
但是标注为空说明这张图片上什么都没有，代码里的逻辑我推测是寻找跑出来的框在什么位置、是什么类别，当它找不到的时候，代码便发生错误。mmrotate由于主流遥感数据集中的DOTA数据集标注格式问题，做了一些修改，所以我们如果是做遥感图像检测的Dota数据集的混淆矩阵，最好还是用mmrotate仓库里的confusion_matrix.py。这个问题我找了好久，最后发现是由于DOTA数据集中的标注文件为空导致的，即annfiles中的txt标注文件里面没有东西，这会导致上述错误。
深度学习笔记: 最详尽解释混淆矩阵 Confusion Matrix
weixin_53765658的博客
07-02 1880
欢迎收藏Star我的Machine Learning Blog:https://github.com/purepisces/Wenqing-Machine_Learning_Blog。如果收藏star, 有问题可以随时与我交流, 谢谢大家！假设我们有包含临床测量数据的医疗数据，例如胸痛、良好的血液循环、动脉阻塞和体重。我们希望应用机器学习方法来预测某人是否会患上心脏病。我们可以使用逻辑回归、k最近邻算法、随机森林或其他方法。为了决定哪种方法效果最好，我们首先将数据分为训练集和测试集。请注意，这将是一个使用交
混淆矩阵confusion matrix
yuhengshi的博客
06-18 358
混淆矩阵(confusion matrix) True Positive(TP)(真正类)：predict=1，actual=1 True Negative(TN)(真负类): predict=0， actual=0 False Positive(FP)(假正类): predict=1, actual=0 False Negative(FN)(假负类): predict=0, actual=1 混淆矩阵图示如下： T P 第二位可以理解为predict的结果，predict==1为P， predict
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在机器学习的二分类算法中， 对于数据测试结果有下面4种情况， TP(TruePositive): 预测为正，实际为正 FN(FalseNegative): 预测为负，实际为负 TN(FalsePositive):预测为正，实际为负 FP(TrueNegative): 预测为负，实际为正 精确率、准确率：Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FN+FP) 精准率、查准率： ...
机器学习基础（一）混淆矩阵，真阳性(TP)，真阴性(TN)，假阳性(FP)，假阴性(FN)以及敏感性(Sensitivity)和特异性(Specificity)
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介绍机器学习的基础，混淆矩阵，真阳性，真阴性，假阳性，假阴性，敏感性和特异性。
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02-21 9260
本文以通俗易懂、幽默风趣的方式详细解析了混淆矩阵的定义、计算方法和实际作用。从二分类的四个核心指标——真正例（TP）、假阳性（FP）、真负例（TN）、假阴性（FN）出发，本文讲解了如何利用混淆矩阵评估模型性能，并进一步衍生出准确率、精确率、召回率和 F1-score 等关键指标。文章还通过医疗诊断等案例，展示了混淆矩阵如何帮助我们区分漏诊与误诊，并给出记忆技巧，助你快速掌握 TFPN 概念。喜欢本文的朋友请点赞、收藏、转发和关注我的博客，共同探索数据科学的魅力！
深度神经网络——什么是混淆矩阵？
知来者逆的博客
05-22 3111
混淆矩阵是一种在机器学习和数据科学中广泛使用的分析工具，用于评估分类模型的性能。它通过比较实际类别和模型预测的类别来提供模型性能的详细信息。：混淆矩阵是一个表格，通常有两行两列（对于二分类问题）或更多行和列（对于多分类问题）。每一行代表实际类别，每一列代表预测类别。：矩阵中的元素表示不同类别的样本数量。：与其他性能指标（如简单准确度）相比，混淆矩阵提供了更全面的模型性能视图。它可以帮助识别模型在特定类别上的表现，特别是当模型倾向于错误地识别某个类别时。：虽然混淆矩阵非常有用，但它也有局限性。
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__Miracle__
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混淆矩阵(Confusion Matrix) 假设有一个算法，其预测某种癌症的准确率为99.9%。这个算法好吗？ 99.9%的准确率看上去很高，但是如果这种癌症本身的发病率只有0.1%，即使不训练模型而直接预测所有人都是健康人，这样的预测的准确率也能达到99.9%。 更极端的情况，如果这种癌症本身的发病率只有0.01%，这算法预测的准确率还不如直接预测所有人都健康。 对于极度偏斜的数据(癌症患者的人数和健康人数量差别特别大)（skewed data），用准确率评价分类算法好坏有局限性.] 解决方法：混淆矩阵
第8章 混淆矩阵
a131529的博客
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为了更好地评估分类模型的性能，混淆矩阵引入了真阳性（True Positive, TP）、真阴性（True Negative, TN）、假阳性（False Positive, FP）和假阴性（False Negative, FN）这些指标。通过对这些指标进行统计和分析，我们可以获得更全面的模型性能评估，包括召回率（Recall）、精确率（Precision）、假阳性率（False Positive Rate）等指标。这些指标帮助我们更好地理解模型在不同类别预测中的表现，并发现潜在的问题。
机器学习混淆矩阵（Confusion Matrix）
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混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中评估分类模型性能的核心工具，尤其适用于二分类和多分类任务。它通过将模型的 “预测结果” 与数据的 “真实标签” 进行交叉统计，清晰地展示模型在不同类别上的预测准确性...
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