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的一种表格形式。...它以实际类别（真实标签）和预测类别为基础，将样本的分类结果进行统计和总结。混淆矩阵的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时，F1分数提供了一个综合的评估指标。 4.2 读取预测结果 我们将使用sklearn[4]提供的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时的性能： # 借助混淆矩阵计算各种分类指标
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时表现最好。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的等级统计量。...我们前面已经看到，可以通过访问$confusion字段来检索Prediction的混淆矩阵： learner = lrn("classif.rpart", predict_type = "prob")...pred$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的类分配的计数...列显示真实的(观察到的)标签，行显示预测的标签。正数总是在混淆矩阵的第一行或第一行。因此，C11中的元素是我们的模型预测阳性类并正确的次数。...我们现在可以将混乱矩阵的行和列规范化，从而得出一些有用的指标。 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。
: 聚类后找每个细胞亚群的标志基因 step10: 继续分类 数据质控 仅仅是一个样本的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的结果...就可以完成全部图表啦，但是后面这个拟时序分析，他们需要多学一个monocle的用法，出图如下： ?...当然了，也有部分细胞亚群分散在不同的pseudotime状态，实际上在R里面可以出一个类似于机器学习的混淆矩阵的 table 表格，就可以看到不同的pseudotime状态和不同的细胞亚群的overlap...情况啦，不过作者没有提供他们的10x原始数据或者表达矩阵，所以我也没办法去重新分析它。
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的分类。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的 SVM。我们计算了模型选择的 ROC 和准确度，并调查了变量的重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。...使用测试数据的混淆矩阵显示，GAM 的准确度为 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的交互作用。然而，由于模型的复杂性、耗时的计算和高度的过拟合倾向是这两种模型的局限性。对于 KNN 模型，当 k 很大时，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的风味和口感，所以这样的发现符合我们的预期。在查看每个模型的总结时，我们意识到KNN模型的AUC值最低，测试分类错误率最大，为0.367。
与LDA不同的是，QDA假设每个类别的协方差矩阵不相同，因此在分类时使用的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的分类。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的 SVM。我们计算了模型选择的 ROC 和准确度，并调查了变量的重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。...使用测试数据的混淆矩阵显示，GAM 的准确度为 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的交互作用。然而，由于模型的复杂性、耗时的计算和高度的过拟合倾向是这两种模型的局限性。对于 KNN 模型，当 k 很大时，预测可能不准确。
与LDA不同的是，QDA假设每个类别的协方差矩阵不相同，因此在分类时使用的决策边界是二次曲线。 介绍 数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。...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的分类。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的 SVM。我们计算了模型选择的 ROC 和准确度，并调查了变量的重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。 ...使用测试数据的混淆矩阵显示，GAM 的准确度为 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的交互作用。然而，由于模型的复杂性、耗时的计算和高度的过拟合倾向是这两种模型的局限性。对于 KNN 模型，当 k 很大时，预测可能不准确。
p=11160 对于分类问题，通常根据与分类器关联的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的任何其他值时，很难找到关于权重的特定组合的合理论证。...微观平均值和宏观平均值表示在多类设置中解释混淆矩阵的两种方式。...宏平均F1的类特定性能 由于其中的每个混淆矩阵都 cm 已经存储了一对多的预测性能，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 多类设置的AUC通用化 单个决策值的广义AUC 当单个数量允许分类时，可使用包装中的roc 确定AUC。
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的下游处理工具。...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 文件中的坐标位置，将比对上的 reads 分类为外显子、内含子或基因间区的 reads...将每个 barcode 的每个 gene id 对应的 UMI 去重，计算 unique UMI 的数量作为该细胞该基因的表达量。最终生成 cell barcode 表达矩阵。...该算法分为两步： 在第一步中，使用之前的 Cell Ranger 细胞计数算法识别高 RNA 含量细胞的主要模式，使用基于每个 barcode 的 UMI 总数的 cutoff 值。
p=11160 对于分类问题，通常根据与分类器关联的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的任何其他值时，很难找到关于权重的特定组合的合理论证。...微观平均值和宏观平均值表示在多类设置中解释混淆矩阵的两种方式。...宏平均F1的类特定性能 由于其中的每个混淆矩阵都 cm 已经存储了一对多的预测性能，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...多类设置的AUC通用化 单个决策值的广义AUC 当单个数量允许分类时，可使用包装中的 multiclass.roc 功能 pROC确定AUC。
候选采样 (candidate sampling) 一种训练时进行的优化，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，应用于模型预测的得分，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时使用。...混淆矩阵 (confusion matrix) 一种 NxN 表格，用于总结分类模型的预测成效；即标签和模型预测的分类之间的关联。在混淆矩阵中，一个轴表示模型预测的标签，另一个轴表示实际标签。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的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的模型往往会将 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）所需的充足信息。
大家好，我是小轩 上一篇文章末尾说过几天写一篇多标签分类评价指标 后台已经有人催更了 现在它来了 这几天跑的模型是以论文摘要，说的再详细一些就是对摘要进行标记，然后用标记后的数据在模型中训练 下面我们多标签分类进行介绍...如下图，论文摘要通过两个模型对四个维度进行训练，通过最后的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）》 在多标签场景下...，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的混淆矩阵计算 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...上面是两个维度的混淆矩阵，另外两个也一样，求混淆矩阵的方法都是一样的，这里就不展示了 多标签分类指标将F1分为F1 Micro和F1 Macro F1 Macro考虑了标签之间的差异 F1 Micro...Macro值，然后计算四个F1 Macro的平均数 将四个维度的混淆矩阵的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
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的原因，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的所有文件的文件夹虽然Cell Ranger 对表达计数执行过滤，但希望执行自己的 QC 和过滤。...当使用 Read10X()函数读入数据时，Seurat会自动为每个单元格创建一些元数据。此信息存储在Seurat对象内的 meta.data中。...数nFeature_RNA: 每个细胞检测到的基因数量使用 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。
放到混淆矩阵中，就是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。...放到混淆矩阵中，是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。...04 错分误差 指对于分类结果中的某种类型，与参考图像类型不一致的概率。放到混淆矩阵中，就是被分类器分为A类的像元中，分类出错的像元数所占的比率。...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是每一类的真实样本像元数与每一类的预测样本像元数之积再对所有类别的计算结果求和，再与总像元数的平方之比. 07 小例子 这次我们还是使用上一期的混淆矩阵
模型验证样本是有要求的 模型验证样本需要与前面建模样本进行完全相同的处理，即： 模型的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； 在缺失值进行填补时，需要使用训练集的统计量而不是验证样本的统计量...混淆矩阵有什么用 逻辑回归模型的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的模型，当进行模型间效果比较时，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的模型都具有混淆矩阵，混淆矩阵不是为逻辑回归模型设置的，而是为分类选择模型而设置的，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，而是计算的方式存在问题，因此任何的统计软件都必须考虑截断误差，如果截断误差控制的不好，便很有可能会出现漏掉最优值的情况。...介于61-75之间，表明模型有非常好的区分能力； KS大于75，很可能建模出错，不太可能出现这么高的情况。
混淆矩阵 混淆矩阵定义为（类x类）大小的矩阵，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的组成部分。 ?...(y, y_pred): return metrics.confusion_matrix(y, y_pred) 如图1所示，混淆矩阵的成分是TP，TN，FP，FN，您也可以使用普通python计算它们...另一方面，FPR是被错误分类的负面示例的比例。ROC图总结了每个阈值的分类器性能。因此，对于每个阈值，我们都有TPR和FPR的新混淆矩阵值，这些值最终成为ROC 2-D空间中的点。...Precision @ k Precision @ k是用于多标签分类设置的流行指标之一。在此之下，我们计算给定示例的前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时，通常使用Brier分数。它只是实际值和预测值之间的平方差。对于N组样本，我们将其取平均值。
下面是一句话解释混淆矩阵： 混淆矩阵就是统计分类模型的分类结果，即：统计归对类，归错类的样本的个数，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的！ Q： 什么是二分类？...，语义分割一般都是多分类的，但也有二分类，对于二分类的语义分割评价指标可参考上述介绍理解，对于多分类的语义分割评价指标，其是基于二分类的思想进行发展延展的，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的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的语义分割指标。...： 进行分类的基础是：图片中的像素点，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：不管进行分类的是动物，还是图片像素点，其混淆矩阵的获取、评价指标公式的计算都是一样的！
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的混淆矩阵，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0-9的10个类别。...二分类问题中计算precision精准率可以直接使用sklearn中的precision_score函数。...由于使用micro的计算方式，所以此时多分类的precision精准率、recall召回率以及F1 Score的值都是相等的并且都等于精确率，这和前面介绍micro的计算方式所描述的结果是一致的，不同的参数值对应不同的计算方式...具体的处理方式： 使用np.sum计算出混淆矩阵中每一个行的样本总数（将axis参数设置为1表示按照列的方向求和 ），将结果向量命名为row_sums； 设计一个名为error_matrix的新矩阵，error_matrix...通过感性的理解一下，为什么算法会出现那么多将数字1错误分类成数字9以及将数字8错误分类成数字1的情况。
在模型评估过程中，往往需要使用多种不同的指标进行评估，在诸多的评价指标中，大部分指标只能片面的反应模型的一部分性能，如果不能合理的运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。...另一个原因是，ROC和上面做提到的P-R曲线一样，是一种不依赖于阈值（Threshold）的评价指标，在输出为概率分布的分类模型中，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时，都必须时基于某一个给定阈值的...简言之，AUC值越大，当前的分类算法越有可能将正样本分值高于负样本分值，即能够更好的分类。 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的效果。...混淆矩阵\(i\)行\(j\)列的原始是原本是类别\(i\)却被分为类别\(j\)的样本个数，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的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\(F1\)，而微平均则是计算出混淆矩阵的平均TP、FP、TN、FN，接着进行计算
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