首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

多类数据的混淆矩阵

(Confusion Matrix for Multiclass Data)是一种用于评估分类模型性能的工具。它展示了模型在多个类别上的预测结果与实际标签之间的关系,帮助我们了解模型在不同类别上的表现情况。

混淆矩阵是一个二维矩阵,行表示实际标签,列表示预测结果。对于一个具有N个类别的分类问题,混淆矩阵的大小为N×N。矩阵中的每个元素表示模型将一个样本预测为某个类别的次数。

下面是一个示例的混淆矩阵:

代码语言:txt
复制
            预测结果
            类别A   类别B   类别C
实际标签
类别A       10       2        1
类别B       3        8        2
类别C       2        1        9

在这个示例中,模型将10个属于类别A的样本正确预测为类别A,将2个属于类别A的样本错误预测为类别B,将1个属于类别A的样本错误预测为类别C,以此类推。

混淆矩阵可以帮助我们计算出一系列评估指标,以评估模型的分类性能,包括准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值(F1-Score)等。

  • 准确率(Accuracy):模型正确预测的样本数占总样本数的比例,计算公式为:(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN),其中TP表示真正例(True Positive),TN表示真负例(True Negative),FP表示假正例(False Positive),FN表示假负例(False Negative)。
  • 精确率(Precision):模型预测为某个类别的样本中,真正属于该类别的比例,计算公式为:TP / (TP + FP)。
  • 召回率(Recall):某个类别的样本中,被模型正确预测为该类别的比例,计算公式为:TP / (TP + FN)。
  • F1值(F1-Score):综合考虑精确率和召回率的指标,计算公式为:2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

对于多类数据的混淆矩阵,可以使用腾讯云的机器学习平台——腾讯云AI Lab提供的混淆矩阵计算工具进行计算和可视化展示。该工具可以帮助用户快速生成混淆矩阵,并计算出各项评估指标,以便更好地评估和优化模型的性能。

腾讯云AI Lab混淆矩阵计算工具链接:https://cloud.tencent.com/product/ai-lab

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

多分类任务混淆矩阵

来源: DeepHub IMBA本文约1000字,建议阅读5分钟本文讨论了如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型性能。 什么是混淆矩阵? 它显示了实际值和预测值之间差异。...它告诉我们有多少数据点被正确预测,哪些数据点没有被正确预测。对于多分类来说,它是一个 N * N 矩阵,其中 n 是编号。输出列中类别,也称为目标属性。...一二分任务中包含了 2 个也就是一个 2*2 矩阵,一般情况下介绍混淆矩阵都会以二分为例。如果有 3 个呢?那么将得到一个 3*3 矩阵依此类推。...通过上面描述我们知道,混淆矩阵将具有相同数量行和列。...考虑这个混淆矩阵在下图 1 中数据输出列中具有 A、B、C

69340

4.4.2分模型评判指标(一) – 混淆矩阵(Confusion Matrix)

一句话解释版本: 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错,归对观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。...数据分析与挖掘体系位置 混淆矩阵是评判模型结果指标,属于模型评估一部分。...此方法在整个数据分析与挖掘体系中位置如下图所示。 混淆矩阵定义 混淆矩阵(Confusion Matrix),它本质远没有它名字听上去那么拉风。...矩阵,可以理解为就是一张表格,混淆矩阵其实就是一张表格而已。 以分类模型中最简单二分为例,对于这种问题,我们模型最终需要判断样本结果是0还是1,或者说是positive还是negative。...二级指标 但是,混淆矩阵里面统计是个数,有时候面对大量数据,光凭算个数,很难衡量模型优劣。

1.7K30

分类模型评估指标 | 混淆矩阵(2)

评估指标 01 总体分类精度 指针对每一个随机样本,所分类结果与检验数据类型相一致概率,也就是被正确分类像元总和除以总像元数。放到混淆矩阵中就是对角线上像元数总和除以总像元数目。...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像元中,分类出错像元数所占比率。...3 ---计算方法 其中,Po是总体分类精度; Pe是每一真实样本像元数与每一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

2.4K30

分类模型评估指标 | 混淆矩阵(1)

分类模型评估指标有很多,今天小编给大家准备混淆矩阵。 简介 首先我们来解释一下什么是分类模型评估指标。...分类模型,也可称为分类器,即一个可以经过训练,实现将数据集合中所有元素分配给一个现有类别的模型。 评估指标,即评估分类模型所能实现分类结果质量高低指标。...其有两种表现形式:定量指标和图表指标;定量指标即以具体数值来表示分类质量;图表指标即以图表形式来表示分类质量,以达到增强可视化评估效果。 我们今天介绍混淆矩阵就是一个图表形式指标。...由以上内容可以获得结论:对于一款分类模型,TP值与TN值数量越多,FP值与FN值数量越少,模型分类精度就越高。 02 样本二级指标 混淆矩阵统计是样本在各个一级指标的数量。...特异度:TN/(TN+FP)=53/(53+20)≈73% 3 ---三级指标 F1 Score=2PR/(P+R)=(2*0.5*0.74)/(0.5+0.74) ≈0.6 以上就是在机器学习领域中混淆矩阵及它所引申出几个评估指标

66350

利用python中matplotlib打印混淆矩阵实例

前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时,很重要指标,那么如何更好混淆矩阵给打印出来呢,直接做表或者是前端可视化,小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来,然后截图,显得不那么好看。。...,放一下你混淆矩阵就可以,当然可视化混淆矩阵这一步也可以直接在模型运行中完成。...混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 方阵, 其中 n_classes 表示数量....这个矩阵每一行表示真实实例, 而每一列表示预测实例 (Tensorflow 和 scikit-learn 采用实现方式)....通过混淆矩阵, 可以很容易看出系统是否会弄混两个, 这也是混淆矩阵名字由来.

2.7K30

混淆矩阵及confusion_matrix函数使用

1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果情形分析表,以矩阵形式将数据集中记录按照真实类别与分类模型作出分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class) 下图是混淆矩阵一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致,绿色部分是真实分类和预测分类不一致,即分类错误。...2.confusion_matrix函数使用 官方文档中给出用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...=None) y_true: 是样本真实分类结果,y_pred: 是样本预测分类结果 labels:是所给出类别,通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重 实现例子:

2.2K20

视图示例标签协同矩阵分解

,而这些实体之间关系可以给M3L方法提供丰富上下文信息,因此,现有的M3L方法性能次优; 2、大部分MIML算法仅关注单视图数据,但是,在实际应用中,通常可以通过不同视图来表示实例标签对象。...以上三部分便构建完了实例-实例,包-包,标签-标签子网,另外,通过数据信息,作者继续构建包-实例,包-标签,实例-标签之间数据矩阵。...初始,实例-标签数据矩阵未知,设为0. 3.2 Collaborative Matrix Factorization 论文所提方法M3Lcmf目标函数所下所示: ?...按照流行正则思想,促使有着高相似性数据点在低维空间内相似,构成MR(G),利用图拉普拉斯矩阵来构建包-包,实例-实例,标签-标签之间关系。 ?...前五个数据集为包级数据集,后四个为实例级数据集。

1K30

CNN中混淆矩阵 | PyTorch系列(二十三)

然后,我们会看到如何使用这个预测张量,以及每个样本标签,来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们网络中哪些类别相互混淆。...准备数据 建立模型 训练模型 分析模型结果 构建、绘制和解释一个混淆矩阵 有关所有代码设置细节,请参阅本课程前一节。...混淆矩阵要求 要为整个数据集创建一个混淆矩阵,我们需要一个与训练集长度相同一维预测张量。...我们相对于train_preds张量第一维传递训练集标签张量(targets)和argmax,这为我们提供了混淆矩阵数据结构。...解释混淆矩阵 混淆矩阵具有三个轴: 预测标签() 真实标签 热图值(彩色) 预测标签和真实标签向我们显示了我们正在处理预测

5.2K20

python—结巴分词原理理解,Hmm中转移概率矩阵混淆矩阵

结巴分词过程: jieba分词python 代码 结巴分词准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中转移概率矩阵混淆矩阵。 1....但是现在就不会了,只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间节点搜索一遍就行了,大大节省了时间。有句话叫以空间换时间,最适合用来表达这个意思。 2....给定待分词句子, 使用正则获取连续 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到字, 组合成一个新片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说识别新词, 即识别字典外新词....这里采用动态规划最优化搜索。

1.6K50

python—结巴分词原理理解,Hmm中转移概率矩阵混淆矩阵

结巴分词过程: jieba分词python 代码 结巴分词准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中转移概率矩阵混淆矩阵。 1....但是现在就不会了,只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间节点搜索一遍就行了,大大节省了时间。有句话叫以空间换时间,最适合用来表达这个意思。 2....给定待分词句子, 使用正则获取连续 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到字, 组合成一个新片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说识别新词, 即识别字典外新词....这里采用动态规划最优化搜索。

1.4K20

c++矩阵_Matlab与Python矩阵运算

NumPy提供了array与matrix两个用于矩阵运算。array可以用来处理各种n维数组数学运算,而matrix则是专用来进行二位矩阵运算。这两种类只有以下几个微小差异。...用哪种类进行定义矩阵更好一些呢?   Numpy开发者团队推荐我们使用array进行矩阵运算,简要原因如下:   arrays是numpy库针对矢量/张量/矩阵定义标准。...大多数Numpy返回内容是array而非matrices。array进行元素间智能运算代码与进行线性代数运算有着明显区别。...matrix矩阵运算部分操作与matlab更相近,下面的对比演示中我们会展示matlab/array/matrix三者在矩阵定义及运算中异同。  ...x由于array是Numpy默认,部分第三方函数在输入matrix时也可能返回array。   √A*B进行点积更接近于线性代数表达。

1.9K10

数据挖掘】聚 Cluster 简介 ( 概念 | 应用场景 | 质量 | 相似度 | 算法要求 | 数据矩阵 | 相似度矩阵 | 二模矩阵 | 单模矩阵 )

( Cluster ) 算法要求 VI . 聚 ( Cluster ) 数据矩阵 VII . 聚 ( Cluster ) 相似度矩阵 VIII ....聚 ( Cluster ) 数据矩阵 ---- 1 . 聚要求 : 聚是将相似的数据样本放在一组 , 给定两个数据样本 , 如何判断这两个样本相似性呢 ; 2 ....数据矩阵 : 数据集样本通常是以 数据矩阵 形式给出 , 该矩阵又称为 对象属性结构 ; ① 矩阵行 : 每一行代表了一个样本输入数据 ; ② 矩阵列 : 每一列代表了样本某个属性值 ; ③ 矩阵示例...二模矩阵 : 数据矩阵称为二模矩阵 , 行 和 列 分别代表不同意义 , 数据矩阵中行代表了样本个数 , 列代表了样本属性个数 ; ① 行意义 : 样本个数 , 第 i 行表示第 i...矩阵转化 : 聚算法输入是 相似度矩阵 ( 单模矩阵 ) , 如果给出数据矩阵 ( 二模矩阵 ) , 需要先将数据矩阵转化为相似度矩阵 ;

1.1K10

机器学习入门 10-8 多分类问题中混淆矩阵

本小节来简单看一下如何利用前几个小节学习指标来处理多分类问题,在前几个小节二分问题中介绍了一个非常重要小工具混淆矩阵,由混淆矩阵推导出了很多重要指标,因此最后着重介绍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数据集,使用手写数字识别中0-910个类别。...对于十分问题得到了一个(10 x 10)混淆矩阵。对于这个(10 x 10)矩阵解读方式和二分问题中(2 x 2)矩阵解读方式是一模一样。...有了这些提示,我们可以进一步改进我们算法,可以把这些容易混淆类别规约成二分问题,换句话说现在这个算法比较容易混淆数字1和数字9也比较容易混淆数字8和数字1,相应可以微调在数字1和数字9以及数字...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。

5K40

分类模型性能评估——以SAS Logistic回归为例: 混淆矩阵

本文从混淆矩阵(Confusion Matrix,或分类矩阵,Classification Matrix)开始,它最简单,而且是大多数指标的基础。...good 0.06789 good good 0.61195 bad good 0.15306 good Confusion Matrix, 混淆矩阵...我们需要知道,这个模型到底预测对了多少,预测错了多少,混淆矩阵就把所有这些信息,都归到一个表里: 预测 1 0 实 1 d, True Positive c, False Negative c+...一些准备 说,混淆矩阵(Confusion Matrix)是我们永远值得信赖朋友: 预测 1 0 实 1 d, True Positive c, False Negative c+d,...通过以前问卷调查,你收集了关于问卷采访对象相关资料,比如说年龄、教育程度之类。利用这些数据,你确定了哪被访问者对问卷反应积极。

2.2K50

指数夏普 VS 相关矩阵场景数据模型

作者:Marti 编译:1+1=6 在本文中,我们将建立一个机基于标普500指数夏普与相关矩阵数据集,展示不同场景。...这是一个包含3100×100相关矩阵数据集: 与压力市场相关相关矩阵 与反弹市场相关相关矩阵 与正常市场相关相关矩阵 压力市场定义 在研究期内(252个交易日),100只等权重股票组成股票池夏普指数低于...一旦我们得到了这个数据集,我们就可以拟合生成模型,如条件CorrGAN,以生成看起来真实且不可见相关矩阵。...从可用股票中随机选择100只股票。估计100×100经验相关矩阵。根据这100只等权重股票夏普,将这个矩阵分为3:压力型、反弹型、正常型。...本文主要目的是说明抽样过程,以便建立一个适合市场状态GANs培训数据库。

66130

机器学习入门 10-1 准确度陷阱和混淆矩阵

对于分类算法评价要比回归算法复杂,相对应指标也有很多,具体选取什么样指标需要根据实际情况,根据数据集以及具体应用场景来选择。 下面就来看看分类准确度到底有什么问题。...先来看看对于一个作用在一组数据分类算法如何得到混淆矩阵,进一步就会看到通过这个混淆矩阵能够得到各种比分类准确度还要好分类指标。 这一小节先来看一看对于二分问题相应混淆矩阵是如何创建。...这一章介绍大多数指标主要也是针对二分问题来说,在这一章最后会简单介绍一下多分类问题混淆矩阵。...对于二分问题来说,混淆矩阵实际上是一个(2, 2)矩阵,也就是说混淆矩阵中一共有4个元素。 ?...▲二分问题混淆矩阵 上图中最上面一行和最左边一列对应就是这个混淆矩阵相应行和列名称,真正数值分布在(2, 2)矩阵中: 矩阵每一行代表对于预测问题来说相应真实值是多少,这里将真实值写成

1K20

python中继承

__bases__获取 3. Isinstance函数检测是否是某个实例。...---- 本节知识视频教程 一、继承 类似于c++中某个,一次可以继承多个父,所有被继承这些父方法和属性都将可以被子类使用。...注意:如果所继承方法相同情况下,那么按照从左到右方向,依次由写在左边方法覆盖右边方法。...如果某个方法与继承父级中有相同方法名称,那么我们结果就是以这个子类方法名称作为最终 方法。 二、查看父和属性继承规则 1.如何查看继承多个父级是哪些?...三、总结强调 1.掌握继承定义 2.掌握查看继承魔法属性 3.掌握继承调用规则 4.掌握属性继承规则 相关文章: python应用场景有哪些?岗位工资如何?

1.4K30

非平衡数据集 focal loss 分类

若某类目标的样本相比其他在数量上占据极大优势,则可以将该数据集视为不平衡数据集。...对具体图像分类问题,对数据增强技术方案变更,以便为样本不足创建增强数据。...基准模型 基准模型准确率达到了99.87%,略好于通过采取“简单路线”去猜测所有情况都为“正常”。 我们还绘制了混淆矩阵来展示模型在测试集上分类性能。...混淆矩阵-基准模型 现在让我们将focal loss应用于这个模型训练。你可以在下面看到如何在Keras框架下自定义焦点损失函数focal loss 。 ?...混淆矩阵-focal loss模型 结论及导读 在这个快速教程中,我们为你知识库引入了一个新工具来处理高度不平衡数据集 — Focal Loss。

3.6K30

数据挖掘】聚 Cluster 矩阵转换 数据矩阵 -> 相似度矩阵 ( 聚数据类型 | 区间标度型变量及标准化 | 相似度计算 | 明科斯基距离 | 曼哈顿距离 | 欧几里得距离 )

数据类型 II . 区间标度型变量 III . 区间标度型变量 标准化 IV . 区间标度型变量 标准化 ( 1 ) 计算所有数据平均值 V ....聚数据类型 ---- 聚数据类型 : ① 区间标度变量 : 由 数值 和 单位组成 , 如 , 168 cm , 30 ^{o}C , 等值 ; ② 二元变量 : ③ 标称型变量 : ④ 序数型变量...直接影响聚分组结果 , 如身高使用 米 , 厘米 , 毫米 , 作为单位 , 其数值数量级都不同 ; ③ 数据标准化 : 为了避免度量单位对聚类分析结果影响 , 将数据进行标准化操作 , 将...区间标度型变量 标准化 ( 1 ) 计算所有数据平均值 ---- 计算所有数据平均值 : 假设数据集有 n 个样本 , 将样本 x f 属性值变量相加除以 n 取平均值 ; m_f...样本数据属性 标准化 本质 : 获取 数据集中 单个样本属性 与 平均属性 偏差 , 相对于 平均绝对偏差 比值 ; 最终本质是 偏差比值 ; 根据偏差 确定 样本相似度 ; VII

1.4K10
领券