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为什么我的混淆矩阵被截断了?
混淆矩阵被截断可能是由于以下原因之一:
数据集不平衡:混淆矩阵用于评估分类模型的性能,其中每个类别的样本数量应该相对均衡。如果某个类别的样本数量远远超过其他类别,混淆矩阵可能会被截断,无法展示所有类别的预测结果。
矩阵显示设置:某些可视化工具或库在默认情况下可能会限制混淆矩阵的显示大小。这可能导致矩阵被截断,只显示部分类别或预测结果。
预测结果不全:如果分类模型的预测结果中没有涵盖所有类别,混淆矩阵也会被截断。这可能是由于模型训练不充分或数据集中存在未标记的类别。
为了解决混淆矩阵被截断的问题,可以考虑以下方法:
数据集平衡:通过增加样本数量较少的类别的样本或减少样本数量较多的类别的样本,使得各个类别的样本数量相对均衡。
调整显示设置:使用支持自定义显示设置的可视化工具或库,调整混淆矩阵的显示大小,以确保能够展示所有类别的预测结果。
模型改进:通过改进分类模型的训练过程、调整模型参数或使用更复杂的模型结构,提高模型对各个类别的预测能力,确保所有类别都能被正确预测。
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腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tiia)
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1
回答
混淆矩阵中的零列是什么意思?
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在训练我的模型和检查混淆矩阵时,每个特定类别都有完全零列,这意味着什么,是否有错误,或者如何解释它? 我使用混淆矩阵显示函数,并给出了这个结果。 📷 谢谢你的回答
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提问于2022-06-08
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回答
深度学习与混淆矩阵
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我用角码训练我的模型进行二值分类。我在ImageNet上使用了Resnet预器,我获得了95%的精度。在我的数据集中,我有9004张用于训练的图像分为两类,2250张用于测试的图像被分成两类。但是混乱矩阵给了我 4502 04502 0 有人能帮我知道这个执政官的意思吗?
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提问于2020-04-13
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带有测试数据的Weka中的空混淆矩阵
我使用决策树(C4.5)、随机森林和朴素贝叶斯对虹膜数据进行分类。我使用的是从和下载的数据集。当我训练所有的网络时,通过“分类器输出”、“类的详细精度”和“混淆矩阵”,一切都很好。但是,当我在Weka-explorer-classify test选项中选择iris-test数据并选择iris-test文件,在'more options‘中选择'output prediction’作为'csv‘并点击start时,我得到的结果如下图所示。 “分类器输出”正确地显示了分类样本,但是,“类的详细精度”和“混淆矩阵”是所有值为零的。我在选择任何选项时出错的任何建议。谢谢。
浏览 7
提问于2017-08-26
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回答
如何在python中测试少于训练集的CNN模型
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我有热带风暴的图像,并试图建立一个模型来对风暴类别进行分类。在这里,我试图使用以前的风暴图像来预测最后一个风暴阶段,但最后一个风暴只有5个类别训练集有7个类别(基本上我拆分数据集,比如最后一个风暴作为测试,第一个风暴作为训练).Finally我不得不问,有什么方法可以预测比训练课程更少的课程吗?
浏览 17
提问于2020-09-25
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回答
在没有类标签的weka中测试单个实例
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这个问题已经被问到了,但我不明白答案,所以我再次张贴问题,请做答复。 我有一个weka模型,例如: j48,我已经为我的数据集训练了这个模型,现在我必须用一个应该返回类标签的实例来测试模型。该怎么做呢? 我试过以下几种方法: 1)当我给出我的测试实例a,b,c,类为?它显示出问题评估分类器.train和测试不兼容。 2)当我列出所有的类别标签时,我把?对于测试实例的类标签,如下所示: @attribute class {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27} @data 1,2,....
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提问于2013-08-13
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回答
输出的数量超过了培训集中的课程数
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我必须构建一个分类器,将样本分类为13个类中的一个,但我拥有的训练数据集只包含10个类(数据集不平衡,有些类没有样本)。 建立一个有13个输出的神经网络分类器是正确的,尽管我的训练集中没有13个类? 在训练集的输出中有更多的类会影响准确性吗? 我正在考虑把所有的类放在将来我可以用更好的数据集重新训练模型,所以我不需要改变分类器的代码。 谢谢,
浏览 0
提问于2017-05-02
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回答
如何评估我的MLPClassifier模型?需要ROC曲线吗?
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如何评估我的MLPClassifier模型?混淆矩阵、准确性、分类报告是否足够?我需要ROC来评估我的MLPClassifier结果吗?此外,我还使用了loss_curve函数,但它只显示了训练集的损失图。 Ps。我在处理多类分类问题。
浏览 5
提问于2022-06-20
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4
回答
在用于多类分类的keras中生成混淆矩阵
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训练模型的准确率高达98%,但混淆矩阵表现出很高的误识率。 我正在使用keras和迁移学习方法在预先训练的VGG16模型上进行多类分类。 问题是使用CNN将图像分类为5种类型的番茄病害。 有5个疾病类别,6970个训练图像和70个测试图像。 训练模型的准确率为98.65%,而测试模型的准确率为94%。 但问题是,当我生成混淆矩阵时,它显示出非常高的误分类。 谁来帮帮我,是我的代码错了还是模型错了?我很困惑我的模型是否给出了正确的结果。 如果有人能解释一下keras是如何使用model.fit_generator函数来计算精度的,因为将精度的一般公式应用于混淆矩阵,并没有给出与keras计算的结
浏览 5
提问于2018-12-26
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回答
混淆矩阵越好,LogLoss越高?是possible>
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在多项式分类问题中,我尝试了两个不同版本的gbm。第二个模型导致更好的混淆矩阵,但更坏的日志损失值(在测试样本)。这怎么可能。 进一步说明了这两种模型的结果。 📷 我认为这可能是因为甲类的抽样量过高,而该类别的轻微减少,可能会导致失业人数的下降? 有什么想法吗?谢谢
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提问于2019-07-16
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1
回答
对于混淆矩阵中的所有类,您如何处理一个不匹配的热编码项?
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我已经为多个类的一个热二进制预测训练了一个模型,现在正在将它应用于样本的测试集。然而,对于每个类,许多样本的预测都是0。我不知道如何处理这些结果,因为我需要建立一个混淆矩阵(nxn表示类的数量),但我不知道这些预测的无类结果应该去哪里。我就这么抛弃他们吗?我可以想象,这会造成一个错误的形象错误的错误率的模型。
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提问于2021-05-03
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2
回答
用于大量分类的分类器和技术
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我正在为一项包含5000+类别和培训数据的序列标记任务设计一个scikit学习分类器,该分类器的数据至少为8000万,并且可能每年增加1亿。我已经尝试了所有的类别,但它生成分类器的顺序为1000的GBs二进制文件。因此,我认为为每个类别设置一个分类器是有帮助的,也将有助于我对每个类别的特性进行微调,从而提高分类的准确性,但这意味着对每个类别都使用5k+分类器。那么,考虑到我将继续获得更多的培训数据以及可能会发现新的类别,那么如何处理这个大数据需求,以及在这种情况下使用哪些增量分类器呢? 特征数与100+有关,由于序列标记任务,训练样本的连续序列具有相同的特征值。特征值大多是基于文本的,而大多数
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提问于2015-09-26
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回答
关于范畴参数和实数参数混合的决策树
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我有大约3,000,000个样本,每个样本由一个大小约为20的列表来描述。该列表中的一些元素是分类的,例如城市名称、星期数等(有些类别有大量选项,例如,一个类别是url,在我的数据集中有超过70万个唯一元素!)此外,一些元素具有实际值,例如一天中的时间。 我的数据有标签(2类),我需要为测试数据训练一个分类器。我倾向于决策树或随机森林,因为它们似乎是这类问题的一个很好的选择。 现在我的问题是: 1)如何对分类数据进行预处理?单热编码似乎是正确的选择,但鉴于我的一些类别有大量的可能值,一个热编码器将产生非常长的文字!我说得对吗? 2)如何组合来自不同类别的数据?例如,来自“城市”类别的数据与来自
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提问于2016-04-19
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回答
如何检测多类分类后的误判数据?
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我已经训练了一个神经网络多类分类模型,大约有150个类别,准确率约85%。一旦对模型进行了培训和部署,它就会预测新的数据,而我将保存日志。现在我必须检测那些数据点,这些数据点被模型错误地预测了。例如,该模型对10个数据点进行了预测,其中可能有3个数据点被模型错误分类。有什么办法能得到这些数据点吗?我有以下数据。 部署的模型。 数据点。 相应的预测类由模型来预测。 信心分数在预测上。 我知道用信心得分我可能会对错误的预测有一些想法,但我在想还有什么别的方法可以得到吗?
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提问于2021-01-11
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回答
用Keras模型中的精度评估神经网络
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在Keras中,当训练和评估神经网络模型(对两个类别(0和1)进行分类)时,该模型返回训练和测试的损失和准确性: model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=['accuracy']) 这种准确性代表了什么?它是两个类别的平均精度还是两个类别之一的精度?
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提问于2017-06-28
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批量规范化在平衡数据集上工作吗?
我使用tensorFlow训练了一个分类网络,并在每个卷积层中进行批量归一化。当我预测一个平衡测试集,其中包含的每一个类别,准确性是正常的。但是,如果我从测试集中选择了任何一个特定类别,准确率就会很低,甚至为零。但当测试集中包含3个类别时,测试结果的准确性就越高。我们都知道,当模型完成训练时,重量是固定的。但我发现测试集中的平衡对预测精度有很大的影响。我认为如果批规范化对此有影响,所以我删除了所有批处理规范化,并重新培训了模型。这一次,当我预测一个类别的图片时,它就变得正常了。有人知道为什么吗?谢谢!
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提问于2017-06-19
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1
回答
多类别分类--对每个类别使用不同的负值样本是个好主意?
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我们有一个分类器,将网站分类为50个类别中的一个。 经典的方法是构建50个两类分类器(如这里的)。有一个单一的大标记学习语料库,我们训练每个分类器的阳性样本从它的类别,和负样本从所有其他类别。 完全解耦并为每个类别保留一组正负样本是个好主意吗? 这将使我们能够: 对我们来说,收集和添加更多的负样本是非常容易的(我们只是随机选择)。 目前,添加第51个新类别是一个非常困难的过程,因为较早的类别是很久以前训练的,因此新的第51分类器被具有不同于旧样本的时间特性的新样本所迷惑,而刷新所有51个类别的另一个选项非常昂贵。如果我们要解耦,我们可以保留现有的50个分类器,只需添加一个新的,与新的正
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提问于2014-08-28
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回答
SageMaker超调的目标度量
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我用SageMaker的AWS内建算法训练了二元分类模型,并希望利用模糊矩阵对模型进行评价。然而,我看到SageMaker的培训和HyperTuner工作只是接受准确性度量。 是否有一种在SageMaker中为内置图像分类算法添加自定义度量的方法?据我所知,对于二进制分类器来说是很好的度量标准,为什么在AWS内置的图像分类算法中缺少这些度量?是否有一种方法可以对我的测试数据进行批量转换,并获得这些度量来评估模型的准确性?是否适合于评估?
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提问于2020-09-13
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回答
使用回归代替分类进行多类分类
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我有一个多类分类问题。我使用的是随机森林分类器。我的老板问我,是否也可以用回归来看待我们的问题。我理解,对于分类任务,使用分类器当然更好,但实现回归模型是可能的。 我的数据是这样的: 我有一个由软件需求组成的数据集,这些需求的等级为1、2、3、4或5。 然后,我创建了一个特征矩阵,用于训练模型以对类进行预测,其中包含10个特征,例如: num_words、num_sentences、num_syllables、weak_words、flesh_idx等 我的模型工作得很好,准确率为93%。 有没有一种方法可以用回归来看待这个问题?这样模型就会做出例如1.5这样的预测,其中预测不属于类别1或2
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提问于2019-10-08
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训练不稳定,班级比例极不平衡。
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我正在处理一个多类别的分类问题,大约有30个类别。 这个问题有一个严重的阶级不平衡: 最不常见类的大约300个例子。 对于最常见的类,大约有100 k个例子。 对于大多数示例,我不希望分类模型是虚拟的,并预测最常见的类,因此,我在我的LogisticRegression中使用了sklearn的D7。但是,在这种情况下,算法预测的类大多是频率较低的类。我理解这个模型在某种程度上适合他们,因为它为这些类的每一个样本分配了一个非常高的重量。 另一方面,如果我不应用类的权重,模型就会预测最常见的类别。 有办法解决这个问题吗?是否有办法确保模型预测每个类别的样本比例大致相同?
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提问于2021-05-04
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回答
制作有标签的培训数据集
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我们正在开发一个分类系统,其中分类是固定的,但其中许多是相互关联的. 例如,我们有一个名为"roads“的类别,还有一个名为"traffic”的类别。我们相信,该模型会被文本样本混淆,这些样本可能属于roads范畴,也可能属于traffic范畴。 我们的一些文本样本也适用于多类标签。例如,“人行道附近有一个垃圾堆,人行道完全坏了”。本文可以分为garbage桶或footpath桶。 通过手动注释文本,我们将为这个分类器构建一个训练集。那么,我们能为一个问题加上多个标签吗?我们应该如何处理具有多个标签的文本?是否应将其作为培训样本添加到被标记的所有类别中? 例如,“人行道附近有一
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提问于2015-06-01
得票数 3
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