我想要得到混淆矩阵，为此我需要谓词项和标签的集合。例如，对于本例(Pannous speech_data) ，我如何从tflearn获取此数据
谢谢!
浏览 2提问于2017-07-14得票数 0
当使用TFLearn创建卷积神经网络时，如何得到混淆矩阵存在问题。到目前为止，我掌握的代码如下： from tflearn.layers.c
浏览 3提问于2017-07-25得票数 4
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我正在尝试使用numpy操作来实现tensorflow的conv1d，暂时忽略跨度和填充。我以为在我的previous question之后我就理解了它，但今天意识到当我处理比1更宽的内核时，我仍然没有得到正确的答案。 所以现在我尝试使用tflearn作为模板，因为它会为我计算内核形状。现在我知道卷积可以作为矩阵乘法计算，我尝试相应地使用内核矩阵，但我得到的答案与tflearn不同。检查源代码是相当不透明的，因为它只是调用tensorflow的专用编译
浏览 31提问于2020-01-01得票数 1
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在随机森林中跨折叠的性能
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当我使用caret训练一个随机森林时，我试图获得所有折叠的敏感度、特异度、ppv和npv (或者混淆矩阵也可以工作)，但特别是当我改变阈值时。我知道通常使用默认阈值，您可以使用model$resample为您提供所有折叠的度量，但我如何在新的阈值下做到这一点？,
trControl = ctrl, method= "rf", preProc=c("center","scale&q
浏览 1提问于2020-05-29得票数 0
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我们获得评估指标的统计数据(如精确度、召回率、准确率等)。从混淆矩阵中。在二分类问题中，我有评估指标的结果:精确度、召回率、F1度量、准确性、特异性和平衡准确性。我想用它们来反向构造混淆矩阵。
对于TN，FP，FN，TP的值有没有反向推导？
浏览 18提问于2021-05-27得票数 0
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我如何在Python中绘制一个混乱矩阵，类似于已经给出的混淆矩阵的值的呢？在代码中，他们使用了sklearn.metrics.plot_confusion_matrix方法，该方法根据基本事实和预测来计算混淆矩阵。[[0.612, 0.388]
[0.228, 0.772]]
浏览 7提问于2020-03-01得票数 5
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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
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我想预测利率，我有一些相关的因素，如股票指数和货币供应量，诸如此类。因素的数量可能高达200个。net = tflearn.fully_connected(net,
浏览 2提问于2017-11-11得票数 0
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当我通过交叉验证来计算精度时，它给了我一个不同的精度，当我通过混淆度量计算时。为什么它会给出不同的精确度？通过交叉验证或精度矩阵计算的总体精度不等于混淆矩阵中每个类的平均精度吗？例如，我使用交叉验证来获得精度为85%，而在混淆度量中，每个类的平均准确率为95%。为什么这两种措施有很大的差别？
📷
浏览 0提问于2021-12-02得票数 1
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我使用pip install tflearn安装了tflearn。它安装正常，没有错误消息，但当我尝试导入它时，它给出了错误(在Pycharm和Jupyter Notebook上错误为:导入错误:没有名为Tflearn的模块)
但在Powershell上可以获得更多详细信息
浏览 1提问于2017-09-04得票数 0
我使用fit_generator()方法来批量拟合我的数据。我的代码：
<code>A0</code>
浏览 19提问于2019-03-28得票数 1
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我希望使用TFLearn模型，就像使用TensorFlow模型一样。
net = tflearn.input_data(shape=[None, 6])
net = tflearn.fully_conn
浏览 3提问于2017-02-20得票数 0
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与其他模块相比，导入tflearn需要花费大量的时间。
import tflearn需要3.1s(并要求我安装h5py和scipy)。按建议安装h5py和After后，import tflearn消耗的时间增加到3.5s。如何减少进口时间？
浏览 2提问于2018-06-27得票数 2
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在R中绘制表格
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我使用table函数用kNN/SVM分类的混淆矩阵显示结果。svmE1071 <- function(x,y,type) {
(...)我如何在R中生成这样一个具有多个混淆矩阵(如分组barplot)的桶形图？
浏览 3提问于2014-10-17得票数 0
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这可能是一个可以回答的简单问题，但是否可以更改混淆矩阵的轮廓颜色？使用代码生成混淆矩阵，它没有轮廓： cm = metrics.confusion_matrix(y, predictions)ax.set_yticklabels(['a','b']);
ax.set_xlabel('
浏览 126提问于2021-01-09得票数 0
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colnames=['Predicted'], margins=True)print(df_confusion)
形成一个混淆矩阵图(使用matplotlib或Seaborn，其中显示每个类的实际样本数，同时还有0作为Class A，1作为Class B )的名称标签。绘制类似的混淆矩阵图，其中
浏览 0提问于2019-03-19得票数 2
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我正在尝试使用Keras重写一段tflearn代码。 # Two different inputs.inputs = tflearn.input_data(shape=[None, 10])我正在尝试使用以下代
浏览 4提问于2017-03-16得票数 0
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混淆矩阵缺失实例
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我使用PySpark来生成和验证一个预测。我有一个包含正确列的dataframe，我将它传递给MulticlassMetrics以获得混淆矩阵。但是，当我检查混淆矩阵时，它丢失了大多数值( dataframe有超过120.000行，混淆矩阵只有8个左右的值)。为什么它会失去剩下的？编辑:为了澄清，我不期望混淆矩阵具有与数据集相同的大小，我在我的数据中有两个类，并且我期望矩阵实例的和
浏览 2提问于2017-04-04得票数 2
我刚开始使用Orange。我用旧标签(如集群ID )测试一些数据，然后使用K-均值聚类生成新数据，新属性由集群ID的新标签产生。但问题是，我不知道如何在Orange GUI上操作，以评估新旧标签之间的聚类效果如下：
(2) ROC(GUI)也不能连接。并且我推测，如果经过测试，学习者的andC
浏览 3提问于2014-12-26得票数 1
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混淆矩阵2A，三级分类器是在900个样本的测试集上进行评估的，该测试集包含三个类别，比例相等。·2、3类的分类总是正确的。50%的病例中，1类与2类混淆，20%的病例与3类混淆。写下混乱矩阵！就像“混乱矩阵”这个名字已经说过了，我很困惑。我使用的是二进制分类混淆矩阵，看起来是这样的我给你们看这个矩阵，因为有很多不同的分类矩阵，有不同的正数，真负数，等等。根据这个任务，我必须使用</em
浏览 0提问于2020-07-22得票数 1
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