只是一个简单的方法来提取常见的衡量标准，如准确性，精确度，召回率，f-分数从3x3混淆矩阵只有numpy或pandas？有什么建议吗？我给你附上一张带有我的结果的图片。cm =confusion_matrix.to_numpy()
浏览 35提问于2021-11-10得票数 0
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假设我有一个从k次交叉验证中得到的混乱矩阵的numpy数组， [ 9, 6]], dtype=int64), array([[39, 4],类似于如何从best_score_中获取GridSearchCV。我的想法是获得TN、TP、FN、FP，并对它们进行评估，找出TN和TP最高、FN和FP最低的混淆矩阵。有更直观的</
浏览 21提问于2022-02-17得票数 0
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我必须构造3个转换矩阵(3x3)，执行以下操作：绕z轴旋转60度的-Rotation矩阵Rz我被要求完成以下代码：Ry =0Rz =0SH =0
任何帮助都是非常感谢的，谢谢您的时间！
浏览 8提问于2022-10-07得票数 0
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per matrix entry现在，我将数据从正方形移动到矩形，这意味着我有两个额外的数组，例如：grid_x = np.array([0.0, 2.5, 4.0, 5.0]) # points on the y-axis
右下角：(grid_x[i+1], grid_y[j+1
浏览 2提问于2016-07-12得票数 1
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机器学习:混淆矩阵中的错误获取
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在运行随机森林回归模型时，在运行混淆矩阵时会出现误差。该模型能够预测y_pred，但我无法检查精度，因为我无法运行精度矩阵。数据类型：Out[124]: numpy.ndarray
Out[125]: numpy.ndarrayfrom sklearn.metrics
浏览 1提问于2018-11-01得票数 0
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，其中所有元素都被放入了一个1D列表中。在其数组形式中，它具有以下形式：'E', 'F', 'G', 'H''M', 'N', 'O', 'P'
我想从这个一维列
浏览 0提问于2017-08-05得票数 3
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我现在正在使用Python和MATLAB，我在Python中有一个二维数组，我需要将其写入文件，然后才能将其作为矩阵读取到MATLAB中。你有什么建议吗？
谢谢!
浏览 0提问于2009-07-07得票数 49
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我正在尝试使用2D numpy矩阵计算累积概率计数。当一个对象的x轴为x，y轴为y时，我向索引小于或等于(x，y)的单元格添加[1][1][0][0][0][0]如果可能的话。我不想切换到numpy之外的其他库，因为它需要太多的工作。有
浏览 3提问于2018-05-27得票数 0
在python的numpy或say中，必须有一种获得小矩阵(例如3x3)的空空间的简单方法。import numpy as npnp.linalg.matrix_rankthis esay, even
浏览 1提问于2013-11-06得票数 11
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WEKA模型的评价
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0 0 0 | d = 4 0 0 40 0 0 0 | f = U
我可以理解大部分的数据，但是解释这些值存在问题，因为我对Weka还不熟悉: 1.总体报告的错误率是多少?2.如果模型有什么有趣的地方，该如何解释？
浏览 3提问于2016-03-12得票数 1
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我正在实现一个算法，它要求我在一个(严格的二维) numpy数组中查看不重叠的连续子矩阵。7, 5, 0, 8, 5, 8, 9, 14, 4, 3],看看3x3的子矩阵，我想让第一个3x3的子矩阵从左上角开始：
>>> a[0:3
浏览 0提问于2013-05-23得票数 13
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LDA的混淆矩阵
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我试图使用混淆矩阵来检查我的LDA模型的性能，但是我不知道该怎么做。我希望有人能指点我的方向。我现在怎么会得到混乱矩阵呢？请注意，我是非常新的世界的NLP。如果有其他/更好的方法来检查这种型号的性能，请告诉我。
浏览 1提问于2019-08-01得票数 1
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我有两个scipy_sparse_csr_matrix 'a‘和scipy_sparse_csr_matrix(布尔值)’掩码‘，我想将'a’的元素设置为零，其中掩码的元素为True。例如<3x3 sparse matrix of type '<type 'numpy.int32'>'
浏览 6提问于2017-01-06得票数 12
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我想在图像中的每个像素周围提取一个小窗口。当然，我可以使用Python列表切片来实现这一点。但是，单独的列表切片不能解决“边缘情况”，即W大小的窗口根本不存在于像素周围，因为它离边缘很近。考虑一下简单的矩阵M1 1 1 1如果我想在M(1,1)周围选择一个大小为3x3的窗口，我将无法选择，因为它的上方或左侧没有任何东西。Skimage中<
浏览 2提问于2018-12-09得票数 2
我将非均匀缩放应用于我的modelViewMatrix，所以教程告诉我，我需要采取特殊步骤来计算normalMatrix。在我的应用程序中，modelViewMatrix具有维度4x4。一些教程说，对于normalMatrix，我需要简单地计算转置(反向(ModelViewMatrix))。其他指令说，我需要先取我的modelViewMatrix的左上角3x3子矩阵，然后计算转置(逆(子矩阵))。
有什么不同吗？它们会导致同样
浏览 4提问于2015-04-08得票数 1
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我正在使用一个只接受numpy.array对象的python库。然而，我的数据是高维的，并且非常稀疏，为了让库获得整个数据，将其加载到内存中的效率非常低。我想在一个内存高效的python对象中包装一个稀疏矩阵。我找到了scipy.sparse，但是这个库的方法(显然)拒绝了数据类型。我希望稀疏矩阵对象是隐藏(包装)在numpy对象后面的。In [16]: x
Ou
浏览 0提问于2015-11-19得票数 2
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特征选择的穷举网格搜索
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我一直在使用几种排名特性选择方法。如您所知，这些类型的算法根据特定的方法(例如统计、稀疏学习、ecc.)对这些特征进行排序。它们受到几个超参数的控制，这些参数必须经过调整才能达到最佳效果。最新的技术为参数的调整提供了不同的方法，通过查看web，我发现了以下方法:网格搜索方法。正如在此中指定的，搜索由以下步骤组成：
搜寻或抽样候选人的</
浏览 0提问于2018-08-09得票数 2
我看过几篇关于这个主题的帖子，但我需要一个纯Python (没有Numpy或任何其他导入)的解决方案，它接受点的列表(x，y，z坐标)，并计算离这些点最近的平面的正常值。下面是下面的一个运行中的Numpy示例： # Fits a plane to a point cloud,
# Where Z = aX +答案是一样的，但那只是因为这个特殊的</
浏览 3提问于2016-05-29得票数 2
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