腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
7
回答
可以计算用于
多
标签
分类的
混淆
矩阵
的Python库。
python
、
software-recommendation
、
multilabel-classification
我正在寻找一个可以计算
多
标号分类的
混淆
矩阵
的Python库。学习不会支持
混淆
矩阵
的多个
标签
)
多
类和
多
标签
问题的区别是什么?
浏览 0
提问于2015-12-11
得票数 9
2
回答
如何可视化
多
标签
分类器的结果/错误?
machine-learning
、
python
、
classification
、
visualization
、
multilabel-classification
对于
多
类分类,通常会选择一个
混淆
矩阵
来绘制预测类与目标类之间的误差。 什么是显示
多
标签
分类器错误的最佳方法?由于同时预测了多个类,因此预测与目标之间的映射并不总是可能的,因此通常不适合
混淆
矩阵
。但是,是否有任何标准来可视化错误,包括更多的信息,就像
多
类问题的
混淆
矩阵
一样?
浏览 0
提问于2018-10-05
得票数 5
2
回答
在Python中是否已经实现了为
多
类
混淆
矩阵
计算TP、TN、FP和FN的方法?
python
、
scikit-learn
、
confusion-matrix
Sklearn.metrics具有获得分类度量的强大功能,尽管我认为缺少的是返回TP、FN、FP和FN计数的函数,给出了预测的和实际的
标签
序列。甚至从混乱
矩阵
。我知道可以使用sklearn获得
混淆
矩阵
,但我需要实际的TP、FN、FP和FN计数(对于
多
标签
分类--超过两个
标签
),并为每个类获取这些计数。 所以说,下面有三个类的
混淆
矩阵
。
浏览 2
提问于2017-04-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
多
标签
混淆
矩阵
python
、
r
、
weka
、
confusion-matrix
、
multilabel-classification
0.33333 'Positive' Class : 0 在这种情况下,我没有得到
多
标签
混淆
矩阵
,而是得到了二进制
标签
混淆
矩阵
。然后我在互联网上搜索,utiml包用于R中的
多
标签
分类,但没有提供所需的输出。然后我尝试使用python的scikit包进行
多
标签
浏览 42
提问于2019-09-21
得票数 3
1
回答
如何通过计算精度和召回率来评估从训练数据集生成的关联规则与R中的测试数据集的关联规则?
java
、
r
、
machine-learning
、
data-mining
我不知道如何为R中的apriori包生成的一组
多
标签
关联规则生成
混淆
矩阵
。建议如何为R中的关联规则生成
混淆
矩阵
或其他评估方法,以针对测试数据集评估生成的关联规则并找到其precision和recall! 提前谢谢。
浏览 1
提问于2017-02-08
得票数 0
3
回答
基于Sklearn的
多
类
多
标签
混淆
矩阵
python
、
scikit-learn
、
confusion-matrix
我正在使用我的分类器的
多
类
多
标签
输出。类的总数为14个,实例可以关联多个类。例如:y_pred = np.array([[0,0,1], [1,0,1],[1,0,0]) [ 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 7]] 现在,我不确定sklearn的
混淆
浏览 0
提问于2018-12-21
得票数 7
回答已采纳
1
回答
Tensorflow,
多
标签
混淆
矩阵
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
confusion-matrix
、
multilabel-classification
我试图弄清楚如何用神经网络来生成一个
多
标签
分类任务的
混淆
矩阵
。我以前使用“交集”函数来计算精度,因为为此我不关心任何排序。intersection = tf.sets.set_intersection(predictions, labels)我想知道: 1)是否可以计算
多</e
浏览 2
提问于2018-05-28
得票数 2
1
回答
多
类
多
标签
混淆
矩阵
,其中预测和
标签
是
多
热点向量
python
、
scikit-learn
、
confusion-matrix
我需要计算
标签
和预测的
混淆
矩阵
,这些
标签
和预测表示为
多
热点向量。看起来sklearn不支持这样的场景。 这是我所拥有的一个例子。1, 0 ,0, 0, 0]; of class a[1, 0 ,1, 0, 0], [0
浏览 13
提问于2019-02-28
得票数 0
1
回答
混淆
矩阵
未显示在google cloud automl vision中
machine-learning
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-vision
、
automl
、
google-cloud-automl
在执行基本的快速入门操作时,我没有注意到web UI的“评估”选项卡中的
混淆
矩阵
: https://cloud.google.com/vision/automl/docs/quickstart?refresh=1 应根据以下文档显示
混淆
矩阵
: https://cloud.google.com/vision/automl/docs/evaluate ?
浏览 15
提问于2019-04-19
得票数 0
1
回答
torch中
多
标签
分类最佳
混淆
矩阵
的选择
lua
、
statistics
、
torch
、
confusion-matrix
我有一个convnet,它产生多个
标签
输出。每幅图像都可以用0到10个
标签
标记。输出是大小为10的张量,包含1s (在该索引处表示
标签
)和-1s (该索引处没有
标签
)。目标的格式是相同的。所以:指示
标签
1-3和5-10。
多
标签
输出不能与火炬optim封装的
混淆
矩阵
一起使用。评估预测精度的好办法是什么?理想情况下,我想知道如何准确地预测每个
标签
的,从假阳
浏览 5
提问于2016-02-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
DecisionTreeClassifier可以同时用于二进制和
多
类
标签
吗?
python
、
scikit-learn
我可以将分类器与二进制和
多
类
标签
一起使用来预测结果吗?
多
类
标签
可以有2个以上的值,二进制
标签
只能有2个值。
浏览 1
提问于2013-05-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在Python中获取数组的正值、TN、FP和FN
python
、
evaluation
、
confusion-matrix
我的数据集结果如下所示 yvalarray([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [1, 0, 0, ..., 0, 0, 0]]) 预测的结果如下所示 y_predarray([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [
浏览 13
提问于2020-03-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
建立
多
类
多
标签
分类的
混淆
矩阵
confusion-matrix
、
multilabel-classification
我想要建立一个
混淆
矩阵
,
多
类
多
标签
分类,然后计算精度,召回和F1。一个想法是从训练和测试集的所有组合中建立它。A1 A2A3 A1A3A2A3 x x x 另一个想法是将其构建为一个简单的
标签
分类,但是对
矩阵
的值使用双值有人有建立这样的
矩阵
的经验吗?哪个版本更合理?如果有其他方法来建立这样的混乱
矩阵
,将很高兴听到您的意见。 你好,Andriy
浏览 8
提问于2014-08-26
得票数 4
回答已采纳
1
回答
多个分类算法总是以相同的分数准确地预测。这正常吗?如果没有,我应该怀疑什么?
classification
、
multilabel-classification
我一直在研究一个
多
标签
分类问题。我正在使用Python机器学习库来实现分类算法。对于交叉验证,我使用重复的K-交叉验证.对支持向量机、Logistic回归、随机森林、决策树、K-邻域和朴素贝叶斯等方法进行了实验,并采用了二值相关、分类链和
标签
幂集变换等方法。对于
标签
Powerset,SVM,Logistic回归和随机预测都取得了相同的分数。然而,对于二元关联,所有的分数是不同的。
浏览 0
提问于2018-12-03
得票数 0
3
回答
如何在Python中从
混淆
矩阵
中获得精度、召回率和f-度量
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
confusion-matrix
、
precision-recall
我正在使用Python,并且有一些
混淆
矩阵
。我想通过多类分类中的
混淆
矩阵
来计算精确度、召回率和f度量。我的结果日志不包含y_true和y_pred,只包含
混淆
矩阵
。你能告诉我在
多
类分类中如何从
混淆
矩阵
中获得这些分数吗?
浏览 1
提问于2018-01-05
得票数 7
回答已采纳
1
回答
类的
混淆
矩阵
子集不能正常工作
machine-learning
、
scikit-learn
、
confusion-matrix
我正在尝试使用sci-kit learn构建一个
混淆
矩阵
。这是在keras模型之后出现的。这很奇怪,因为我遇到了以下问题:对于原始数据的训练和测试集...我可以如下构造
混淆
矩阵
(请注意,这是一个
多
标签
问题,因此数据必须是不同
标签
的子集。然而,现在我不能以同样的方式设置
混淆
矩阵
。 即使在指定0:6等情况下,代码cm=confusion_matrix也会将CM的输出显示为错误的尺寸。我没有在
混淆
矩阵
中获
浏览 15
提问于2019-06-15
得票数 3
回答已采纳
1
回答
理解斯坦福情感工具中的评估摘要
stanford-nlp
什么是
标签
混淆
矩阵
和根
标签
混淆
矩阵
?
浏览 0
提问于2015-01-05
得票数 0
3
回答
为什么科学知识混乱
矩阵
是颠倒的?
scikit-learn
、
text-classification
、
confusion-matrix
、
performance-measuring
我有三个问题:滑雪板的
混淆
矩阵
如下:FN | TPTP | FP我该考虑哪一个?2)如何计算
多
类的精度?例如,我有一个
浏览 4
提问于2019-05-10
得票数 10
回答已采纳
2
回答
从性能指标重新计算
混淆
矩阵
confusion-matrix
我想找出相应的
混淆
矩阵
(二进制分类),给出一些度量(如精度、灵敏度、精度、F1评分)。acc, sen, pre, f1_score = 68.00, 51.28, 80.00, 62.50 是否有办法找出各自的
混淆
矩阵
?
浏览 4
提问于2022-03-30
得票数 -1
1
回答
用于
多
标签
分类的
混淆
矩阵
python
、
pandas
、
crosstab
、
confusion-matrix
我已经训练了两个
多
标签
图像分类器。第一个标记为类别m1, m2中的图像,而第二个标记为根据类别t1, t2, t3的图像。重要的是,模型不使用相同数量的
标签
。也就是说,假设我的预测是 img1 = ['m1', 'm2', 't1']img1 = ['m1', 'm2', 't1', 't3'] 然后我想要有一个
混
浏览 11
提问于2021-09-16
得票数 0
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
评价分类结果的指标-混淆矩阵&精准率&召回率
分类问题统计指标入门:混淆矩阵、召回、误检率、AUROC
标签软件如何批量打印多排条码标签
短视频矩阵的路子有多野?
多排条码标签制作打印教程
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券