混淆矩阵（Confusion Matrix）分析

最新推荐文章于 2025-09-16 17:15:29 发布
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本文详细探讨了优快云上一篇博客的技术内容，涵盖了编程语言、框架和开发工具等多个方面。作者通过实例解析了编程中的关键概念，包括JavaScript的高级用法、前端框架如Vue的实现原理以及版本控制工具Git的实践应用。
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('...
3. 线性模型性能分析--混淆矩阵(Confusion Matrix)
Boiler UP!
09-14 4355
1. 什么是混淆矩阵 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像比较计算的[1]。 通过分析混淆矩阵，我们可以得到: * TPR (True Posi
小白入门机器学习——混淆矩阵（confusion matrix），分类评估指标
weixin_44954030的博客
09-16 881
混淆矩阵、分类评估指标
混淆矩阵（Confusion Matrix）
热门推荐
fhy567888的博客
10-07 4万+
混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的重要工具。它通过矩阵形式清晰地展示了模型对样本进行分类的结果，帮助我们理解模型在不同类别上的表现。混淆矩阵概述混淆矩阵是一个二维矩阵，用于总结分类模型在不同类别上的预测结果，包括 True Positive (TP)、False Negative (FN)、False Positive (FP)、True Negative (TN)。性能指标准确率（Accuracy）：模型正确分类的样本占总样本数的比例。精确率（Precision）
混淆矩阵Confusion Matrix--学习笔记
weixin_53346067的博客
03-02 6724
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。在机器学习领域，混淆矩阵（confusion matrix），又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matching matrix）。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。
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...
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
06-05 227
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。
MMROTATE的混淆矩阵confusion matrix生成
Boooooil的博客
07-24 673
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 1859
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
一文彻底理解混淆矩阵
Thomas_Cai的记忆殿堂
12-31 5082
一文彻底理解混淆矩阵
机器学习 - 混淆矩阵：技术与实战全方位解析
TechLead
10-16 5869
本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念，包括其数学原理、Python实现，以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来演示如何使用混淆矩阵进行模型评估，并提出了多个独特的技术洞见。文章旨在为读者提供全面而深入的理解，从基础到高级应用。
【机器学习】【深入浅出】混淆矩阵全解析：搞懂 TP、FP、TN、FN 与分类模型评估
weixin_41645791的博客
02-21 9148
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！
ML01 机器学习后利用混淆矩阵Confusion matrix 进行结果分析
weixin_30675967的博客
12-24 319
目标： 快速理解什么是混淆矩阵， 混淆矩阵是用来干嘛的。 　　 首先理解什么是confusion matrix 看定义，在机器学习领域，混淆矩阵（confusion matrix），又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matching matrix）。 大白话来讲，就是对机器学习算法的运行结果进行评价，效...
python绘制混淆矩阵(2s-AGCN结果分析)
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提取2s-AGCN的结果绘制混淆矩阵来分析分类结果
看懂YOLOv7混淆矩阵的含义，正确计算召回率、精确率、误检率、漏检率
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【代码】看懂YOLOv7混淆矩阵的含义，正确计算召回率、精确率、误检率、漏检率。
数据分析必学技能：混淆矩阵原理详解，Python调用实战
艰难困苦，玉汝于成。
02-11 6295
目录前言一、原理详解二、混淆矩阵的相关API介绍以及样例总结 前言 混淆矩阵用来评估分类的准确性。 一、原理详解 混淆矩阵：混淆矩阵是将真实值与预测值匹配以及不匹配的项一起放入到矩阵中，它可以清楚的反映出真实值和预测值相同的地方，也可以反映出与预测值不相同的地方，举一个多分类的例子。
如何理解混淆矩阵
Kp0fS的草稿纸
08-04 254
from sklearn.metrics import confusion_matrix
机器学习混淆矩阵（Confusion Matrix）
最新发布
11-11
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、错误类型及分布，为后续优化（如调整阈值、改进特征）提供直观依据[^1]。 从二分类角度来看，混淆矩阵有 4 个核心指标。在此基础上还能衍生出核心评估指标。而对于多分类混淆矩阵，则是二分类混淆矩阵的扩展与解读[^1]。 在实际应用中，可以基于 SVC 的方式来进行训练及预测，计算混淆矩阵。以下是一个示例代码，展示了如何使用 Python 和相关库来计算和展示混淆矩阵，同时计算召回率： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics._classification import recall_score X, y = make_classification(random_state=0) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) print("真实的 Y值:", y_test) # SVC 方式 clf = SVC(random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) predictions = clf.predict(X_test) print("预测的 Y值:", predictions) cm = confusion_matrix(y_test, predictions) disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm) r = recall_score(y_test, predictions, average='macro') print("\n", "recall score:", r) disp.plot() plt.show() ``` 上述代码使用`sklearn`库生成分类数据，将数据划分为训练集和测试集，使用 SVC 模型进行训练和预测，计算混淆矩阵和召回率，并将混淆矩阵进行可视化展示[^2]。
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