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Part4-2.对建筑年代预测结果进行分析:绘制混淆矩阵计算分类报告,绘制空间分布

四、混淆矩阵、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 4.2 读取预测结果 4.3 使用sklearn创建混淆矩阵 4.4 使用seaborn进行可视化 4.5 通过混淆矩阵分析模型预测结果 4.6...、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 1)混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)是在分类问题中用于评估模型性能一种表格形式。...它以实际类别(真实标签)和预测类别为基础,将样本分类结果进行统计和总结。混淆矩阵每一行代表了真实类别,每一列代表了预测类别。...当我们需要同时考虑召回率和精确度,F1分数提供了一个综合评估指标。 4.2 读取预测结果 我们将使用sklearn[4]提供工具来计算混淆矩阵、召回率、精确度和F1分数。...4.6 使用sklearn生成各种分类指标 分类报告(classification report)为我们提供了每个类别的主要分类指标的细分,这有助于我们理解模型在预测每个特定类别性能: # 借助混淆矩阵计算各种分类指标

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mlr3基础(二)

例如,我们可能有兴趣知道哪个学习器在同时完成所有任务表现最好。简单地将性能与平均值相加通常在统计上并不合理。相反,我们按任务分组计算每个学习器等级统计量。...我们前面已经看到,可以通过访问$confusion字段来检索Prediction混淆矩阵: learner = lrn("classif.rpart", predict_type = "prob")...pred$confusion print(C) out truth out response M R out M 95 10 out R 16 87 混淆矩阵包含正确和不正确类分配计数...列显示真实(观察到)标签,行显示预测标签。正数总是在混淆矩阵第一行或第一行。因此,C11中元素是我们模型预测阳性类并正确次数。...我们现在可以将混乱矩阵行和列规范化,从而得出一些有用指标。 img 很难同时实现高TPR和低FPR,所以我们使用它们来构建ROC曲线。

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课题只有一个10x样本肿么办?

: 聚类后找每个细胞亚群标志基因 step10: 继续分类 数据质控 仅仅是一个样本10x单细胞转录组测序,经过质控,剩下2824个细胞,如图: ?...(二) cell ranger使用前注意事项 单细胞实战(三) Cell Ranger使用初探 单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览 单细胞实战(五) 理解cellranger count结果...就可以完成全部图表啦,但是后面这个拟时序分析,他们需要学一个monocle用法,出图如下: ?...当然了,也有部分细胞亚群分散在不同pseudotime状态,实际上在R里面可以出一个类似于机器学习混淆矩阵 table 表格,就可以看到不同pseudotime状态和不同细胞亚群overlap...情况啦,不过作者没有提供他们10x原始数据或者表达矩阵,所以我也没办法去重新分析它。

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数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据

我们使用线性方法、非线性方法、树方法和支持向量机来预测葡萄酒质量分类。对于线性方法,我们训练(惩罚)逻辑回归模型和线性判别分析(LDA)。...对于树模型,我们进行了分类树和随机森林模型。还执行了具有线性和径向内核 SVM。我们计算了模型选择 ROC 和准确度,并调查了变量重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。...使用测试数据混淆矩阵显示,GAM 准确度为 0.76(95%CI:0.72-0.80),ROC 为 0.829。...具体来说,MARS 模型可以在模型中包含潜在交互作用。然而,由于模型复杂性、耗时计算和高度过拟合倾向是这两种模型局限性。对于 KNN 模型,当 k 很大,预测可能不准确。...由于酒精、硫酸盐和挥发性酸度等因素可能决定葡萄酒风味和口感,所以这样发现符合我们预期。在查看每个模型总结,我们意识到KNN模型AUC值最低,测试分类错误率最大,为0.367。

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【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享

与LDA不同是,QDA假设每个类别的协方差矩阵不相同,因此在分类使用决策边界是二次曲线。...我们使用线性方法、非线性方法、树方法和支持向量机来预测葡萄酒质量分类。对于线性方法,我们训练(惩罚)逻辑回归模型和线性判别分析(LDA)。...对于树模型,我们进行了分类树和随机森林模型。还执行了具有线性和径向内核 SVM。我们计算了模型选择 ROC 和准确度,并调查了变量重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。...使用测试数据混淆矩阵显示,GAM 准确度为 0.76(95%CI:0.72-0.80),ROC 为 0.829。...具体来说,MARS 模型可以在模型中包含潜在交互作用。然而,由于模型复杂性、耗时计算和高度过拟合倾向是这两种模型局限性。对于 KNN 模型,当 k 很大,预测可能不准确。

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数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据

我们使用线性方法、非线性方法、树方法和支持向量机来预测葡萄酒质量分类。对于线性方法,我们训练(惩罚)逻辑回归模型和线性判别分析(LDA)。...对于树模型,我们进行了分类树和随机森林模型。还执行了具有线性和径向内核 SVM。我们计算了模型选择 ROC 和准确度,并调查了变量重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。...使用测试数据混淆矩阵显示,GAM 准确度为 0.76(95%CI:0.72-0.80),ROC 为 0.829。...具体来说,MARS 模型可以在模型中包含潜在交互作用。然而,由于模型复杂性、耗时计算和高度过拟合倾向是这两种模型局限性。对于 KNN 模型,当 k 很大,预测可能不准确。...由于酒精、硫酸盐和挥发性酸度等因素可能决定葡萄酒风味和口感,所以这样发现符合我们预期。在查看每个模型总结,我们意识到KNN模型AUC值最低,测试分类错误率最大,为0.367。

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数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据

我们使用线性方法、非线性方法、树方法和支持向量机来预测葡萄酒质量分类。对于线性方法,我们训练(惩罚)逻辑回归模型和线性判别分析(LDA)。...对于树模型,我们进行了分类树和随机森林模型。还执行了具有线性和径向内核 SVM。我们计算了模型选择 ROC 和准确度,并调查了变量重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。...使用测试数据混淆矩阵显示,GAM 准确度为 0.76(95%CI:0.72-0.80),ROC 为 0.829。...具体来说,MARS 模型可以在模型中包含潜在交互作用。然而,由于模型复杂性、耗时计算和高度过拟合倾向是这两种模型局限性。对于 KNN 模型,当 k 很大,预测可能不准确。...由于酒精、硫酸盐和挥发性酸度等因素可能决定葡萄酒风味和口感,所以这样发现符合我们预期。在查看每个模型总结,我们意识到KNN模型AUC值最低,测试分类错误率最大,为0.367。

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【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据

与LDA不同是,QDA假设每个类别的协方差矩阵不相同,因此在分类使用决策边界是二次曲线。 介绍 数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒信息。...我们使用线性方法、非线性方法、树方法和支持向量机来预测葡萄酒质量分类。对于线性方法,我们训练(惩罚)逻辑回归模型和线性判别分析(LDA)。...对于树模型,我们进行了分类树和随机森林模型。还执行了具有线性和径向内核 SVM。我们计算了模型选择 ROC 和准确度,并调查了变量重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。 ...使用测试数据混淆矩阵显示,GAM 准确度为 0.76(95%CI:0.72-0.80),ROC 为 0.829。...具体来说,MARS 模型可以在模型中包含潜在交互作用。然而,由于模型复杂性、耗时计算和高度过拟合倾向是这两种模型局限性。对于 KNN 模型,当 k 很大,预测可能不准确。

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类别问题绩效衡量:F1-score 和广义AUC

p=11160 对于分类问题,通常根据与分类器关联混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ,可以计算灵敏度(召回率),特异性和精度。 对于二进制分类问题,所有这些性能指标都很容易获得。...注意,当使用除均等权重之外任何其他值,很难找到关于权重特定组合合理论证。...微观平均值和宏观平均值表示在类设置中解释混淆矩阵两种方式。...宏平均F1类特定性能 由于其中每个混淆矩阵都 cm 已经存储了一对预测性能,因此我们只需要从其中一个矩阵中提取这些值,然后按上述定义计算\(F1 _ {rm {macro}}): c...平均AUC 0.97 表示该模型很好地分隔了三个类别 类设置AUC通用化 单个决策值广义AUC 当单个数量允许分类,可使用包装中roc 确定AUC。

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利用cellranger分析单细胞数据

目前一种测序是使用 cell ranger 进行前期处理,得到表达矩阵,后续分析使用增加灵活下游处理工具。...三、生成矩阵 count 这里使用 10x Genomics 官方分析软件 Cell Ranger 对原始数据进行数据质量统计,并比对参考基因组。...Cell Ranger 调用 STAR 软件将 read2 比对到参考基因组,生成 bam 文件,然后使用 GTF 文件中坐标位置,将比对上 reads 分类为外显子、内含子或基因间区 reads...将每个 barcode 每个 gene id 对应 UMI 去重,计算 unique UMI 数量作为该细胞该基因表达量。最终生成 cell barcode 表达矩阵。...该算法分为两步: 在第一步中,使用之前 Cell Ranger 细胞计数算法识别高 RNA 含量细胞主要模式,使用基于每个 barcode UMI 总数 cutoff 值。

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R语言中类别问题绩效衡量:F1-score 和广义AUC

p=11160 对于分类问题,通常根据与分类器关联混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ,可以计算灵敏度(召回率),特异性和精度。  对于二进制分类问题,所有这些性能指标都很容易获得。  ...注意,当使用除均等权重之外任何其他值,很难找到关于权重特定组合合理论证。...微观平均值和宏观平均值表示在类设置中解释混淆矩阵两种方式。...宏平均F1类特定性能 由于其中每个混淆矩阵都  cm 已经存储了一对预测性能,因此我们只需要从其中一个矩阵中提取这些值,然后按上述定义计算\(F1 _ {\ rm {macro}} \): get.macro.f1...类设置AUC通用化  单个决策值广义AUC  当单个数量允许分类,可使用包装中  multiclass.roc 功能  pROC确定AUC。

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机器学习术语表

候选采样 (candidate sampling) 一种训练进行优化,会使用某种函数(例如 softmax)针对所有正类别标签计算概率,但对于负类别标签,则仅针对其随机样本计算概率。...分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件,应用于模型预测得分,旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类使用。...混淆矩阵 (confusion matrix) 一种 NxN 表格,用于总结分类模型预测成效;即标签和模型预测分类之间关联。在混淆矩阵中,一个轴表示模型预测标签,另一个轴表示实际标签。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本中,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。 类别分类问题混淆矩阵有助于确定出错模式。...例如,某个混淆矩阵可以揭示,某个经过训练以识别手写数字模型往往会将 4 错误地预测为 9,将 7 错误地预测为 1。混淆矩阵包含计算各种效果指标(包括精确率和召回率)所需充足信息。

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一文看懂机器学习指标(二)

大家好,我是小轩 上一篇文章末尾说过几天写一篇标签分类评价指标 后台已经有人催更了 现在它来了 这几天跑模型是以论文摘要,说再详细一些就是对摘要进行标记,然后用标记后数据在模型中训练 下面我们标签分类进行介绍...如下图,论文摘要通过两个模型对四个维度进行训练,通过最后训练指标可以看出哪个模型泛化能力更好 如果不了解单标签分类和什么是混淆矩阵的话,请看前面那篇文章《一文看懂机器学习指标(一)》 在标签场景下...,需要对每个维度进行计算得到混淆矩阵 下面两张图片说明一下不同维度混淆矩阵计算 一共有四个维度,就假设第一张是兴趣,第二张是地理位置 Note:这里以0.5做正负划分 图 1 兴趣 图 2 地理位置...上面是两个维度混淆矩阵,另外两个也一样,求混淆矩阵方法都是一样,这里就不展示了 标签分类指标将F1分为F1 Micro和F1 Macro F1 Macro考虑了标签之间差异 F1 Micro...Macro值,然后计算四个F1 Macro平均数 将四个维度混淆矩阵TP、FP、FN、TN对应相加,得到一个混淆矩阵,然后计算精确率和召回率,最后计算得到F1 Micro值 有什么问题可以后台留言

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单细胞系列教程:质控(四)

请注意,此矩阵中有许多零值。图片将此数据加载到 R 中,需要将这三个数据整合为一个计数矩阵,并且考虑到减少计算原因,此计数矩阵是一个稀疏矩阵。...Read10X(): 此函数来自 Seurat 包,将直接使用 Cell Ranger 输出目录作为输入。使用这种方法,不需要加载单个文件,而是该函数将加载并将它们组合成一个稀疏矩阵。...raw_feature_bc_matrix: 包含使用原始未过滤数据构建计数矩阵所需所有文件文件夹虽然Cell Ranger 对表达计数执行过滤,但希望执行自己 QC 和过滤。...当使用 Read10X()函数读入数据,Seurat会自动为每个单元格创建一些元数据。此信息存储在Seurat对象内 meta.data中。...数nFeature_RNA: 每个细胞检测到基因数量使用 for 循环读取多个样本在实践中,可能有几个样本需要读取数据,如果一次只读取一个,可能会变得乏味且容易出错

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分类模型评估指标 | 混淆矩阵(2)

放到混淆矩阵中,就是分类器将整幅影像正确分类为A像元数(对角线上A类值)与真实情况下A像元数(真实情况A像元数总和)之比。...放到混淆矩阵中,是分类器将整幅影像正确分类为A像元数和(对角线上A类值)与分类器分出所有A类像元数(预测值为A像元数总和)之比。...04 错分误差 指对于分类结果中某种类型,与参考图像类型不一致概率。放到混淆矩阵中,就是被分类器分为A类像元中,分类出错像元数所占比率。...同样,漏分误差+生产者精度=1. 06 kappa系数 1 ---概念 基于混淆矩阵,我们可以计算出kappa系数,用于检验一致性或衡量分类精度。...3 ---计算方法 其中,Po是总体分类精度; Pe是每一类真实样本像元数与每一类预测样本像元数之积再对所有类别的计算结果求和,再与总像元数平方之比. 07 小例子 这次我们还是使用上一期混淆矩阵

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我眼中模型评估

模型验证样本是有要求 模型验证样本需要与前面建模样本进行完全相同处理,即: 模型验证样本同样需要进行数据清洗、缺失值填充、分类变量WOE转换等处理; 在缺失值进行填补,需要使用训练集统计量而不是验证样本统计量...混淆矩阵有什么用 逻辑回归模型几个衡量指标如洛伦兹曲线、ROC曲线、lift曲线等皆来源于混淆矩阵,如果针对同一个问题构建不同模型,当进行模型间效果比较,经常会用到这三个曲线。...不单单是逻辑回归模型具有混淆矩阵,只要因变量为离散形式模型都具有混淆矩阵混淆矩阵不是为逻辑回归模型设置,而是为分类选择模型而设置,连决策树与神经网络都会有混淆矩阵。 ?...上面两种搜索形式,无论使用哪一种,都极有可能错过最优值,并非算法有问题,而是计算方式存在问题,因此任何统计软件都必须考虑截断误差,如果截断误差控制不好,便很有可能会出现漏掉最优值情况。...介于61-75之间,表明模型有非常好区分能力; KS大于75,很可能建模出错,不太可能出现这么高情况。

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机器学习中分类任务常用评估指标和python代码实现

混淆矩阵 混淆矩阵定义为(类x类)大小矩阵,因此对于二进制分类,它是2x2,对于3类问题,它是3x3,依此类推。为简单起见,让我们考虑二元分类并了解矩阵组成部分。 ?...(y, y_pred): return metrics.confusion_matrix(y, y_pred) 如图1所示,混淆矩阵成分是TP,TN,FP,FN,您也可以使用普通python计算它们...另一方面,FPR是被错误分类负面示例比例。ROC图总结了每个阈值分类器性能。因此,对于每个阈值,我们都有TPR和FPR混淆矩阵值,这些值最终成为ROC 2-D空间中点。...Precision @ k Precision @ k是用于标签分类设置流行指标之一。在此之下,我们计算给定示例前k个预测,然后计算出这k个预测中有多少个实际上是真实标签。...Brier分数 当任务本质上是二元分类,通常使用Brier分数。它只是实际值和预测值之间平方差。对于N组样本,我们将其取平均值。

1.6K10

什么是语义分割_词法分析语法分析语义分析

下面是一句话解释混淆矩阵混淆矩阵就是统计分类模型分类结果,即:统计归对类,归错类样本个数,然后把结果放在一个表里展示出来,这个表就是混淆矩阵。...(参考链接) ---- 初步理解混淆矩阵,当以二分类混淆矩阵作为入门,多分类混淆矩阵都是以二分类为基础作为延伸! Q: 什么是二分类?...,语义分割一般都是多分类,但也有二分类,对于二分类语义分割评价指标可参考上述介绍理解,对于多分类语义分割评价指标,其是基于二分类思想进行发展延展,即:将混淆矩阵行、列扩宽(类别增多),进行计算...二分类和多分类混淆矩阵相关公式计算都遵循上述口诀:“对角都对,横看真实,竖看预测”,所以遵循此原则,就很容易理解二分类和多分类语义分割指标。...: 进行分类基础是:图片中像素点,然后将像素预测为是什么类别 进行上述区分,目的是让大家知道:不管进行分类是动物,还是图片像素点,其混淆矩阵获取、评价指标公式计算都是一样

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机器学习入门 10-8 多分类问题中混淆矩阵

这一小节依然使用手写数字识别的数据集,不过由于本小节主要介绍多分类问题中混淆矩阵,所以不再构造针对某一个类别的二分类数据集,使用手写数字识别中0-910个类别。...二分类问题中计算precision精准率可以直接使用sklearn中precision_score函数。...由于使用micro计算方式,所以此时多分类precision精准率、recall召回率以及F1 Score值都是相等并且都等于精确率,这和前面介绍micro计算方式所描述结果是一致,不同参数值对应不同计算方式...具体处理方式: 使用np.sum计算混淆矩阵中每一个行样本总数(将axis参数设置为1表示按照列方向求和 ),将结果向量命名为row_sums; 设计一个名为error_matrix矩阵,error_matrix...通过感性理解一下,为什么算法会出现那么将数字1错误分类成数字9以及将数字8错误分类成数字1情况。

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【机器学习】一文读懂分类算法常用评价指标

在模型评估过程中,往往需要使用多种不同指标进行评估,在诸多评价指标中,大部分指标只能片面的反应模型一部分性能,如果不能合理运用评估指标,不仅不能发现模型本身问题,而且会得出错结论。...另一个原因是,ROC和上面做提到P-R曲线一样,是一种不依赖于阈值(Threshold)评价指标,在输出为概率分布分类模型中,如果仅使用准确率、精确率、召回率作为评价指标进行模型对比,都必须基于某一个给定阈值...简言之,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本分值高于负样本分值,即能够更好分类混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)又被称为错误矩阵,通过它可以直观地观察到算法效果。...混淆矩阵\(i\)行\(j\)列原始是原本是类别\(i\)却被分为类别\(j\)样本个数,计算完之后还可以对之进行可视化: ?...简单理解,宏平均就是先算出每个混淆矩阵P值和R值,然后取得平均P值macro-P和平均R值macro-R,再算出\(Fβ\)或\(F1\),而微平均则是计算混淆矩阵平均TP、FP、TN、FN,接着进行计算

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