混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

最新推荐文章于 2025-01-15 00:21:23 发布
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这篇博客详细解释了混淆矩阵的概念，特别是在样本类别为0511，预测类别包含多个值的情况下，如何以最大类别作为基准构建混淆矩阵。混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具，它显示了模型预测的真实类别与实际类别之间的对应关系。
R语言中的confusionMatrix函数用于输出分类混淆矩阵
TechChamp的博客
08-25 186
对角线上的数字表示模型正确预测的样本数量，而其他位置的数字表示模型错误预测的样本数量。在本例中，模型正确预测了1个“Cat”样本和2个“Dog”样本，但错误预测了1个“Cat”样本和2个“Dog”样本。在本文中，我们将详细介绍confusionMatrix函数的用法，并提供相应的源代码示例。总结而言，R语言中的confusionMatrix函数是一个方便实用的工具，用于计算分类混淆矩阵和评估模型性能。通过混淆矩阵和相关统计指标，我们可以更好地理解模型在不同类别上的分类表现，并进行合理的模型选择和调优。
R语言使用caret包的confusionMatrix函数计算混淆矩阵、使用编写的自定义函数可视化混淆矩阵（confusion matrix）
statistics+insight+vista+power
01-25 486
R语言使用caret包的confusionMatrix函数计算混淆矩阵、使用编写的自定义函数可视化混淆矩阵（confusion matrix）
confusion_matrix混淆矩阵的使用
youif的博客
03-23 7463
文章目录混淆矩阵1.简介2.举例3.confusion_matrix函数的使用3.1实现例子13.2实现例子2 混淆矩阵        混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。 在人工智能中，混淆...
多分类问题中混淆矩阵(Confusion Matrix)的Matlab画法
12-07
Matlab code for computing and visualization: Confusion Matrix, Precision/Recall, ROC, Accuracy, F-Measure etc. for Classification. Matlab通过分类的label计算混淆矩阵Confusion Matrix并且显示的函数只要一句代码就行了，方便。 [confusion_matrix]=compute_confusion_matrix(predict_label,num_in_class,name_class);
confusion matrix
程永强
07-06 2454
confusion matrix https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html confusion [kən'fjuːʒ(ə)n]：n. 混淆，混乱，困惑 The confusion_matrix function evaluates classification accuracy by computing the confusion matrix with each row corresponding to the true
详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）
09-19
最后，我们使用前面定义的`plot_confusion_matrix`函数来绘制混淆矩阵： ```python plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=120) ind_array = np.arange(len(labels)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array) for...
confusion_matrix1.zip_confusion_matrix1_matlab混淆矩阵_混淆矩阵_混淆矩阵matl
07-15
标题中的"confusion_matrix1.zip_confusion_matrix1_matlab混淆矩阵_混淆矩阵_混淆矩阵matlab 画混淆矩阵"表明这是一个使用MATLAB编写的程序，用于绘制和理解混淆矩阵。MATLAB是一种广泛使用的数值计算和数据可视化...
图像分类模型评估之用python绘制混淆矩阵confusion_matrix_python confusion_matrix
2401_89790831的博客
01-15 923
)definitlabel = int(self.img_list[idx].split('_')[0]) # 根据文件名获取标签])
Confusion matrix_Curve
07-06
混淆矩阵、准确率、召回率、精准率、ROC曲线计算和可视化
metrics.confusion_matrix函数介绍
weixin_43597208的博客
12-12 1172
metrics.confusion_matrix 是 scikit-learn 中用于计算混淆矩阵的函数。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具，它可以展示模型在测试集上对每个类别的分类情况，有助于分析模型的误差类型和性能表现。其中，y_true 是真实的类别标签，y_pred 是模型在测试集上预测的类别标签。confusion_matrix 函数将返回一个二维数组，行代表真实类别，列代表预测类别，数组中的元素表示对应类别的样本数量。
python中confusion matrix_python confusion matrix 混淆矩阵
weixin_39788051的博客
02-20 272
示例：程序摘自【4】。from sklearn.metrics import confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef plot_confusion_matrix(cm, labels, title='Confusion Matrix'):plt.imshow(cm, interpolation='ne...
【Pytorch】进阶学习：深入解析 sklearn.metrics 中的 confusion_matrix（混淆矩阵）
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-25 6405
【🔍Pytorch进阶】解锁分类神器🔑！深入剖析sklearn.metrics中的confusion_matrix📊。从原理到实践，让你轻松掌握混淆矩阵的奥秘🌈。可视化技巧助你一臂之力，直观展示模型性能📈。揭秘性能指标，准确评估分类效果🎯。更有局限性分析与改进方法，让你的模型更上一层楼🚀。探索扩展应用，拓宽机器学习视野🌍。读完这篇博客，你将成为混淆矩阵的行家里手！#混淆矩阵 #机器学习 #性能评估 #分类模型 #sklearn
R报错：caret包与InformationValue包在绘制confusionmatrix时遇到的问题
SANMUV1ncent的博客
09-13 1213
R报错：caret包与InformationValue包在绘制confusionmatrix时遇到的问题
R语言使用caret包的bag函数拟合bagging二分类算法、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵
statistics+insight+vista+power
12-29 382
R语言使用caret包的bag函数拟合bagging二分类算法、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）
R语言使用caret包的confusionMatrix函数计算混淆矩阵、基于混淆矩阵的信息手动编写函数计算prevelence指标
statistics+insight+vista+power
12-19 484
R语言使用caret包的confusionMatrix函数计算混淆矩阵、基于混淆矩阵的信息手动编写函数计算prevelence指标
分类模型confusion matrix混淆矩阵可视化
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胖胖大海的博客
08-28 1万+
之前写过一篇关于在scikit-learn工具包中，可视化estimator分类模型分类结果的confusion matrix混淆矩阵可视化的方法，具体可以参考看这里，看这里。今天这篇介绍一下如何使用scikit-learn工具中提供的相关方法，可视化其他任意框架（比如深度学习框架）的分类模型预测结果的混淆矩阵。 下面先说一下几个关键步骤： 1、确定类别列表，类别列表和one-hot的编码顺序一致，这里使用cifar-10的类别列表作为演示的例子。 classes =...
混淆矩阵（confusion_matrix）的可视化
li123_123_的博客
06-14 1万+
混淆矩阵可视化 混淆矩阵的可视化可以让多分类问题变得更加明了，在使用了几个别人写的案例后都不太理想，于是通过官网上的例子进行了一下小小的修改，得到了自己满意的结果。 环境：jupyter Notebook aa=[[5354,1,0,0,8,0,1,1,0,0], [4,59,0,0,0,0,0,0,0,0], [19,0,4,2,8,0,0,0,0,0], [1,0,1,39,1,0,0...
填写 python 填写 python 代码，完成 confusion_matrix 函数实现二分类混淆矩阵的构建。代码，完成 confusion_matrix 函数实现二分类混淆矩阵的构建。
最新发布
02-27
### 构建二分类混淆矩阵 为了创建一个用于二分类问题的混淆矩阵，可以利用 `sklearn` 库中的 `confusion_matrix` 函数。此函数接收两个列表作为输入参数：一个是真实标签（ground truth），另一个是预测标签（predicted labels）。对于二分类情况，这两个列表只应包含两类标签，通常表示为 0 和 1。 下面是一个简单的例子，展示了如何使用 Python 编写一个自定义版本的 `confusion_matrix` 函数来计算二分类混淆矩阵： ```python def binary_confusion_matrix(y_true, y_pred): """ 计算并返回给定的真实标签和预测标签之间的二元混淆矩阵 参数: y_true (list): 真实标签序列 y_pred (list): 预测标签序列 返回: tuple: 包含四个元素的元组 (TN, FP, FN, TP)，分别代表真阴性、假阳性、假阴性和真阳性数量 """ TN = sum((p == 0 and t == 0) for p, t in zip(y_pred, y_true)) FP = sum((p == 1 and t == 0) for p, t in zip(y_pred, y_true)) FN = sum((p == 0 and t == 1) for p, t in zip(y_pred, y_true)) TP = sum((p == 1 and t == 1) for p, t in zip(y_pred, y_true)) return TN, FP, FN, TP # 测试案例 y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0] y_pred = [0, 1, 1, 1, 0, 0] tn, fp, fn, tp = binary_confusion_matrix(y_true, y_pred) print(f"True Negatives: {tn}") print(f"False Positives: {fp}") print(f"False Negatives: {fn}") print(f"True Positives: {tp}") # 使用 sklearn 的 confusion_matrix 进行验证 from sklearn.metrics import confusion_matrix as sk_confusion_matrix cm_sklearn = sk_confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel() print("\nSklearn Confusion Matrix:") print(cm_sklearn.reshape(2, 2)) # 将一维数组转换成二维形式以便于阅读 ``` 上述代码实现了手动构建二分类混淆矩阵的功能，并通过调用 `sklearn` 中同名方法进行了结果对比验证[^1]。
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