混淆矩阵（Confusion Matrix）

最新推荐文章于 2025-04-11 15:27:15 发布
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本文深入解析混淆矩阵在模型评估中的作用，介绍其在分类任务中如何判断TP、FP、FN、TN，以及如何通过计算公式评估模型性能。重点关注分类器的优劣诊断。

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1、定义 

混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣。

这张图主要看深蓝色部分，横轴表示真实标签，纵轴表示预测标签，对角线深蓝色部分表示真实标签=预测标签的部分，其他地方表示预测错误的分类。

2、TP、FP、FN、TN

 3、计算公式

凉茶i
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绘制混淆矩阵 confusion matrix
AI天才研究院
06-26 4715
在机器学习领域，混淆矩阵(confusion matrix)通常用于评估监督学习中分类任务算法的性能（这个概念对应于非监督学习中的匹配矩阵 matching matrix混淆矩阵不仅能够显示每个类别的识别准确率，还能够显示将某个类别识别为其他类别的错误率。
R计算混淆矩阵（Confusion Matrix）
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R计算混淆矩阵（Confusion Matrix）
什么是混淆矩阵？
qq_42023999的博客
11-16 1531
混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种评估分类模型性能的工具，特别是在二分类和多分类任务中。它以矩阵形式展示了模型预测结果的真实标签和预测标签之间的对比，帮助识别模型在哪些类别上表现良好，在哪些类别上可能出现问题。
混淆矩阵（Confusion Matrix）：评估XGBoost模型的性能
最新发布
xuukai的博客
04-11 694
混淆矩阵在 XGBoost 分类问题中是一个不可或缺的工具。它不仅帮助我们直观地评估模型的分类性能，还能揭示模型的偏差和不足，从而为模型的优化提供指导。通过结合混淆矩阵和其他评估指标，可以更全面地理解模型的行为并改进其性能。
混淆矩阵
weixin_33918357的博客
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混淆矩阵（confusion matrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。 混淆矩阵适用于包含多个分类器的问题，本文为了让读者理解更加容易，以二元分类的混淆矩阵为例进行讲解。 观察混淆矩阵，可得如下结论： 示例是一个二元分类问题，产生两种可能的分类：“是”或者“不是”。当预测一个事件是否发生时...
混淆矩阵Confusion Matrix（resnet34 基于 CIFAR10）
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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
07-24 557
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 1629
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
详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）
09-19
使用`sklearn.metrics.confusion_matrix`计算混淆矩阵，并对其进行标准化处理以便于可视化： ```python cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) np.set_printoptions(precision=2) cm_normalized = cm.astype('...
混淆矩阵（confusion matrix）
zimosangtian的专栏
05-17 5433
一个完美的分类模型是，将实际上是good的实例预测成good，将bad的实例预测称bad。对于实际应用中的分类模型，可能预测错误实例类型，因此我们需要知道到底预测对了多少实例，预测错了多少实例。混淆矩阵就是将这些信息放在一个表中，便于直观的观测和分析。       在分类问题中，预测的情形存在如下四种： 1. good—》good： true positive类型， 设数目为a；
2编程：基于上述加载拆分后的白酒数据集使用对数几率回归(Logistic Regression)进行分类，评估结果，并 打印混淆矩阵confusion matrix)和分类报告(classification report). (1)初始化对数几率回归模型，使用训练集进行拟合；(3分) (2)使用测试集测试分类精度，预测测试数据，并打印结果：(3分) (3)打印分类报告。((2分) (4)打印混清矩阵。(2分) 提示：对数几率回归所在包sklearn..linear model，混消矩阵和分类报告所在包：sklearn.metrics (10.0分)
06-02
好的，这是基于加载拆分后的白酒数据集使用对数几率回归进行分类的代码，包括评估结果、打印混淆矩阵和分类报告： ```python # 导入所需库 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report # 初始化对数几率回归模型 model = LogisticRegression() # 使用训练集进行拟合 model.fit(X_train, y_train) # 使用测试集测试分类精度，预测测试数据 y_pred = model.predict(X_test) # 打印分类报告 print("Classification Report:") print(classification_report(y_test, y_pred)) # 打印混淆矩阵 print("Confusion Matrix:") print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) ``` 其中，`X_train`和`y_train`是训练集的特征和标签，`X_test`和`y_test`是测试集的特征和标签。在初始化对数几率回归模型后，使用训练集进行拟合，然后使用测试集测试分类精度，并预测测试数据。最后，打印分类报告和混淆矩阵。 希望这个代码对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时问我。
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