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多类多标签混淆矩阵，其中预测和标签是多热点向量

多类多标签混淆矩阵是用于评估多类多标签分类模型性能的一种指标。在多类多标签分类任务中，每个样本可以被分为多个类别，并且每个类别可以有多个标签。预测结果和真实标签都以多热点向量的形式表示，其中每个元素表示一个类别或标签的存在与否。

混淆矩阵是一个二维矩阵，行表示真实标签，列表示预测结果。矩阵的每个元素表示预测为某个类别或标签的样本在真实标签中的数量。对于多类多标签混淆矩阵，每个元素可以表示预测为某个类别或标签的样本在真实标签中的数量。

多类多标签混淆矩阵可以用于计算多个评估指标，如准确率、召回率、F1值等。通过分析混淆矩阵，可以了解模型在不同类别和标签上的分类性能，进而优化模型或调整分类阈值。

应用场景：多类多标签混淆矩阵广泛应用于文本分类、图像标注、推荐系统等领域。例如，在文本分类任务中，一个文档可以属于多个主题，每个主题可以有多个标签。通过多类多标签混淆矩阵，可以评估模型在不同主题和标签上的分类准确性。

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『为金融数据打标签』「2. 元标签方法」

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混淆矩阵 (confusion matrix) 一种 NxN 表格，用于总结分类模型的预测效果；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。...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。...以一个 10x10 矩阵（其中 98 个单元格都包含 0）为例。稀疏性的计算方法如下：特征稀疏性是指特征向量的稀疏性；模型稀疏性是指模型权重的稀疏性。...张量是 N 维（其中 N 可能非常大）数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。张量的元素可以包含整数值、浮点值或字符串值。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。

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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。...例如，下面显示了一个二元分类问题的混淆矩阵示例：上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例...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。连续特征 (continuous feature) 一种浮点特征，可能值的区间不受限制。与离散特征相对。...通常，嵌套是指将高维度向量映射到低维度的空间。例如，您可以采用以下两种方式之一来表示英文句子中的单词：表示成包含百万个元素（高维度）的稀疏向量，其中所有元素都是整数。

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WISE 2019 | ML-GCN：多标签图节点分类的半监督图嵌入

具体来讲，ML-GCN首先使用GCN来嵌入节点特征和图形拓扑信息。然后随机生成一个标签矩阵，其中每一行(即标签向量)代表一种标签。标签向量的维数与GCN最后一次卷积操作前的节点向量维数相同。...1.1 GCN原理给定一个无向图图片，其中图片，图片和图片分别表示带标签的节点和不带标签的节点，图片表示节点数目，在半监督学习中，一般不带标签的节点为大多数，我们的任务是推导出这些节点的标签...在skip-gram中，假设当前中心词为图片，要预测的上下文词语为图片，那么上述概率可以表示为：图片其中图片和图片可以理解为一开始初始化的两个参数矩阵，也就是参数...考虑一个具有多个标签的节点，输入为节点向量和对应的标签向量，我们的目标是最大化给定节点的这些标签出现的概率。...2.3 协同优化和负采样如果标签类数过多，上述计算将变得十分复杂，因此可以考虑使用负采样。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

这证明了为什么精度通常来说不是一个好的性能度量指标，特别是当你处理有偏差的数据集，比方说其中一些类比其他类频繁得多。混淆矩阵对分类器来说，一个好得多的性能评估指标是混淆矩阵。...为了计算混淆矩阵，首先你需要有一系列的预测值，这样才能将预测值与真实值做比较。你或许想在测试集上做预测。但是我们现在先不碰它。...现在使用 confusion_matrix()函数，你将会得到一个混淆矩阵。传递目标类(y_train_5)和预测类（y_train_pred）给它。...注意到这个分类器的输出是多标签的（一个像素一个标签）和每个标签可以有多个值（像素强度取值范围从 0 到 255）。所以它是一个多输出分类系统的例子。分类与回归之间的界限是模糊的，比如这个例子。...按理说，预测一个像素的强度更类似于一个回归任务，而不是一个分类任务。而且，多输出系统不限于分类任务。你甚至可以让你一个系统给每一个样例都输出多个标签，包括类标签和值标签。

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python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式

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。 1.输入从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。...my_confusion_matrix()函数：主要是针对预测出来的结果，和原来的结果对比，算出混淆矩阵，不必自己计算。其对每个类别的混淆矩阵都计算出来了，并且labels参数默认是排序了的。...另外ROC曲线的话，需要是对二分类才可以。多类别似乎不行。...主要参考sklearn官网补充拓展：[sklearn] 混淆矩阵——多分类预测结果统计调用的函数：confusion_matrix(typeTrue, typePred) typeTrue：实际类别...，list类型 typePred：预测类别，list类型结果如下面的截图：第i行：实际为第i类，预测到各个类的样本数第j列：预测为第j类，实际为各个类的样本数 true↓ predict→

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精确度召回率 f1_score多大了

混淆矩阵如上图所示，要了解各个评价指标，首先需要知道混淆矩阵，混淆矩阵中的P表示Positive，即正例或者阳性，N表示Negative，即负例或者阴性。...参数 y_true : 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，实际（正确的）标签. y_pred : 一维数组，或标签指示符 / 稀疏矩阵，分类器返回的预测标签....在数据中存在的标签可以被排除，比如计算一个忽略多数负类的多类平均值时，数据中没有出现的标签会导致宏平均值（marco average）含有0个组件. 对于多标签的目标，标签是列索引....若果数据是多类的或者多标签的，这将被忽略；设置labels=[pos_label]和average != binary就只会报告设置的特定标签的分数....+ fn)，其中tp是真正性的数量，fn是假负性的数量.

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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。...例如，下面显示了一个二元分类问题的混淆矩阵示例：肿瘤（预测的标签）非肿瘤（预测的标签）肿瘤（实际标签） 18 1 非肿瘤（实际标签） 6 452 上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中...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。...张量是 N 维（其中 N 可能非常大）数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。张量的元素可以包含整数值、浮点值或字符串值。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。

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基于支持向量机的手写数字识别详解（MATLAB GUI代码，提供手写板）

博主之前也曾写过两篇利用SVM进行分类的博文：基于支持向量机的图像分类（上篇）和基于支持向量机的图像分类（下篇：MATLAB实现），详细介绍了特征提取的基本技术和支持向量机的原理，亦可供大家参考。...值得注意的是，我们需按照每条样本数据的标签将其分别放置在不同的文件夹中，如下方式在train文件夹中创建0-9的文件夹用来存放要写入的对应标签的图片：这里写一个小脚本将数据集图片按标签存入对应文件夹中...：5.18秒得到了预测结果，可以使用混淆矩阵评估结果，以下代码首先计算混淆矩阵结果，然后将结果打印出来： % 使用混淆矩阵评估结果 confMat = confusionmat(testLabels..., predictedLabels); dispConfusionMatrix(confMat); % 显示混淆矩阵运行结果如下：以上代码显示了混淆矩阵的结果，但可能还不够直观...，下面绘制混淆矩阵图帮助更好了解模型性能： % 绘制混淆矩阵图 plotconfusion(testLabels, predictedLabels); 运行代码后显示混淆矩阵图如下图所示，每行对角线上的网格

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

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Google 发布官方中文版机器学习术语表

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