补充知识：Python sklearn.cross_validation.train_test_split及混淆矩阵实现
原标题：CNN Confusion Matrix With PyTorch - Neural Network Programming
前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢，直接做表或者是前端可视化，小编曾经就尝试过用前端（D5）做出来，然后截图，显得不那么好看。。
最近在参赛时也发现了一个问题，就是算法在训练集上完全拟合(KS=1)，但是到测试集上衰退得比较多，即出现了过拟合的现象。
原文：https://www.cnblogs.com/shenggang/p/12133016.html
导入类库 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 from pandas import Series, DataFrame 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 6 from imblearn.over_sampling import SMOTE 7 from sklearn.ensemble import Gra
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。
来源：Deephub Imba 本文约4200字，建议阅读8分钟 本文介绍了不平衡数据集的建模技巧和策略。 不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。 不平衡数据集的主要问题之一是模型可能会偏向多数类，从而导致预测少数类的性能不佳。这是因为模型经过训练以最小化错误率，并且当多数类被过度代表时，模型倾向于更频繁地预测多数类。这会导致更高的准确率得分，但少数类别
K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种懒惰学习算法和分类算法。此外，KNN是机器学习中最简单的方法。利用KNN进行分类，预测新点的分类。
作者简介： 唐宇迪，深度学习领域多年一线实践研究专家，同济大学硕士。 主要研究深度学习领域，计算机视觉，图像识别。精通机器学习，热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的最新算法。 故事背景 原始数据为个人交易记录，但是考虑数据本身的隐私性，已经对原始数据进行了类似PCA的处理，现在已经把特征数据提取好了，接下来的目的就是如何建立模型使得检测的效果达到最好，这里我们虽然不需要对数据做特征提取的操作，但是面对的挑战还是蛮大的。 imp
该项目的目标是建立一个模型，该模型可以根据描述疾病的特征组合预测心脏病发生的概率。为了实现这一目标，作者使用了瑞士Cleveland Clinic Foundation收集的数据集。该项目中使用的数据集包含针对心脏病的14个特征。数据集显示不同水平的心脏病存在从1到4和0没有疾病。我们有303行人数据，13个连续观察不同的症状。此项目研究了不同的经典机器学习模型，以及它们在疾病风险中的发现。
机械振动故障诊断最为经典的还是凯斯西储实验室的轴承故障诊断，开学一周了，上次改编鸢尾花分类的代码可用，但是并不准确。开学一周重新改编了别人的一篇代码，亲测好用。不多咧咧直接放上去（基于Tensorflow2.0)(Spyder4 软件上跑的）数据集时本人把凯西轴承实验驱动端内圈损坏尺寸0.14和0.21做的二分类，数据集中0代表的0.14而1代表的0.21具体看下面最后
乳腺癌是全球第二常见的女性癌症。2012年，它占所有新癌症病例的12%，占所有女性癌症病例的25%。
刚刚接触到深度学习，前2个月的时间里，我用一维的卷积神经网络实现了对于一维数据集的分类和回归。由于在做这次课题之前，我对深度学习基本上没有过接触，所以期间走了很多弯路。
这也是线性回归中最常用的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
Kaggle概述与数据集下载：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 原外文教程：https://deeplizard.com/learn/video/bfQBPNDy5EM
全球每年约有1700万人死于心血管疾病，当中主要表现为心肌梗死和心力衰竭。当心脏不能泵出足够的血液来满足人体的需要时，就会发生心力衰竭，通常由糖尿病、高血压或其他心脏疾病引起。
他们肯定是假的。在7月15日时，Twitter出现了一个大问题，大账户被黑客入侵，要求比特币捐款，并承诺将捐款金额翻倍。所以即使这些推特是真实的，它们也包含了虚假信息。
今天给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。本文涉及到的知识点主要包含：
在机器学习中，混淆矩阵可以可视化预测的结果情形。即可以方便的看出模型是否将集中不同的类混淆。
Python sklearn.metrics 提供了很多任务的评价指标，如分类任务的混淆矩阵、平均分类精度、每类分类精度、总体分类精度、F1-score 等；以及回归任务、聚类任务等多种内置函数.
preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到，像是数据预处理，处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果，得出报告。
plt.subplots(figsize=(9, 9))设置画面大小，会使得整个画面等比例放大的
Streamlit是一个开放源码的Python库，它可以轻松地为机器学习建模漂亮的应用程序。你可以很容易地通过pip在你的终端上安装它，然后开始用Python编写你的网络应用程序。
近年来，不论是传统行业还是互联网行业，都面临着用户流失问题。一般在银行、电话服务公司、互联网公司、保险等公司，经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键性业务指标之一。
前面讲课那么多指标，其实在Python里面可以利用sklearn这个插件快速的画出这些指标和算法。利用这个工具之前当然需要下载安装这个插件。
选自Github.io 作者：Sadanand Singh 机器之心编译 基于树（Tree based）的学习算法在数据科学竞赛中是相当常见的。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。和线性模型不同，它们对非线性关系也能进行很好的映射。常见的基于树的模型有：决策树（decision trees）、随机森林（random forest）和提升树（boosted trees）。 在本篇文章中，我们将会介绍决策树的数学细节（以及各种 Python 示例）及其优缺点。你们将会发现它们很简单，并且这些内
在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来 解决多类图像分类问题。
检测所谓的假新闻不是一项容易的任务，首先，要定义是什么是假新闻。如果你能找到或同意一个关于虚假新闻的定义，那么你必须收集并正确地对真实和虚假的新闻进行标签（希望在类似的话题上能表现出明显的区别），一旦收集到，你就必须找到有用的特性，以确定来自真实新闻的假信息。 为了进一步了解这个问题，我推荐Miguel Martinez-Alvarez的文章“如何利用机器学习和AI解决虚假新闻问题”（链接地址为https://miguelmalvarez.com/2017/03/23/how-can-machine-lea
In the previous recipe, we reviewed how to use the random forest classifier. In this recipe,we'll walk through how to tune its performance by tuning its parameters.
我们把连续的预测值进行人工定义，边界的一边定义为1，另一边定义为0。这样我们就把回归问题转换成了分类问题。
讲在前面，本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的，结果写着写着就先研究起评价指标来了，之前也写过一篇：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是，这次我们新加了一些相关的实现，接下来我们慢慢来看。
银行需要面对数量不断上升的欺诈案件。随着新技术的出现，欺诈事件的实例将会成倍增加，银行很难检查每笔交易并手动识别欺诈模式。RPA使用“if-then”方法识别潜在的欺诈行为并将其标记给相关部门。例如，如果在短时间内进行了多次交易， RPA会识别该账户并将其标记为潜在威胁。这有助于银行仔细审查账户并调查欺诈行为。
《统计学习方法》逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR）
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib，就衍生出 Scikit-Plot。
所谓混淆矩阵，是指将模型对各个测试数据的预测结果分为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性并对符合各个观点的预测结果的数量进行统计的一种表格。
在面试中会经常碰到考察对数据挖掘算法的熟悉程度，面试官会出一道题或给出一些数据，让你结合实际谈谈你选择什么模型，该模型的大致原理是什么，使用条件有哪些，模型优缺点，如何选择特征，模型如何调参优化，如何评估模型效果等。 以下将要介绍逻辑回归，以历史数据判断银行或P2P金融机构客户贷款违约情况。 逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类或标签上。算法必须用成对的特征向量和对应的标签来估计匹配函数的参数，从而实现更好的分类效果。在二元分类中，分类算法必须把一个实例配置两个类别
logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型基于X的函数预测P（Y = 1）。
本文是一个极度适合入门数据分析的案例，采用的是经典数据集：泰坦尼克数据集(train部分)，主要内容包含：
训练模型 log_regress = linear_model.LogisticRegression() # Train the model log_regress.fit(X = train_features , y = train_label) # Check trained model intercept print(log_regress.intercept_) # Check trained model coefficients print(log_regre
简介：随着银行、支付宝等金融机构提供的移动金融支付方式在生活中越来越普及，涉及的金融诈骗交易事件也层出不出，本实验一是查看金融诈骗交易在交易时间、交易金额等方面的特点，然后通过机器学习的方法来对这些金融诈骗交易进行识别。
以上就是python confusion_matrix()的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
来源：DeepHub IMBA本文约2700字，建议阅读5分钟在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。 在评估模型时，虽然准确性是训练阶段模型评估和应用模型调整的重要指标，但它并不是模型评估的最佳指标，我们可以使用几个评估指标来评估我们的模型。 因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。 混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估
今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。
在评估模型时，虽然准确性是训练阶段模型评估和应用模型调整的重要指标，但它并不是模型评估的最佳指标，我们可以使用几个评估指标来评估我们的模型。
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作出的分类判断两个标准进行汇总。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）
CatBoost是顶尖的机器学习模型之一。凭借其梯度增强技术以及内置函数，可以在不做太多工作的情况下生成一些非常好的模型。SHAP (SHapley Additive exPlanation)是旨在解释具有独特视觉效果和性能价值的机器学习模型的输出。CatBoost和SHAP结合在一起构成了一个强大的组合，可以产生一些非常准确并且可以进行解释的结果。
https://keras.io/api/metrics/classification_metrics/#precision-class
总第96篇 前言 前面的推文中介绍了几种常用的机器学习算法，每个算法都有各自的优劣势，我们应该选择根据每个算法的优劣势去合理的选择适合我们需求的算法，以此达到效果最优，那么什么样的效果才是最优的，用
你好，我是zhenguo 对机器学习的评估度量是机器学习核心部分，本文总结分类问题常用的metrics 分类问题评估指标 在这里，将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标 1 Confusion Matrix 这是衡量分类问题性能的最简单方法，其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预测”，此外，这两个维度都有“真阳性（TP）”、“真阴性（TN）”、“假阳性（FP）”和“假阴性（FN）”，如下所示： 与混淆矩阵相关的术语解释如下： -真阳（TP）− 当数据点
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