前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把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。。
当你为某个分类问题建立了一个模型时，一般来说你会关注该模型的所有预测结果中正确预测的占比情况。这个性能指标就是分类正确率。
大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理，请到issue中认领章节 完整版见我的github：ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记（lab
你呀，你别再关心灵魂了，那是神明的事。你所能做的，是些小事情，诸如热爱时间，思念母亲，静悄悄地做人，像早晨一样清白。
混淆矩阵： 也称为误差矩阵，是一种特定的表格布局，允许可视化算法的性能，通常是监督学习的算法（在无监督学习通常称为匹配矩阵）。矩阵的每一行代表预测类中的实例，而每列代表实际类中的实例（反之亦然）。从字面理解：看出系统是否混淆了两个类（即通常将一个类错误标记为另一个类）（多类可以合并为二分类）。
该模块提供了一组度量来评估模型预测的质量。除非另有说明，典型的函数将采用一组“预测”和“观察”值，并使用它们来计算所需的度量。所有功能都支持分组（混淆矩阵除外）。
最近，MMDetection 的新版本 V2.18.1 中加入了社区用户呼唤已久的混淆矩阵绘制功能。
【导读】专知于11月24日推出胡老师的基于信息理论的机器学习报告系列教程，大家反响热烈，胡老师PPT内容非常翔实精彩，是学习机器学习信息理论不可多得的好教程，今天是胡老师为教程的第三部分（为第四章内容）进行详细地注释说明，请大家查看！ ▌概述 ---- 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。由于时间有限，本次只是大概介绍一下本次tutorial的内容，后续会详细介绍每一部分。 胡老师的报告内容分为三
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。
在前面的文章中我们讲到了回归模型和分类模型的评估指标，区分了准确率和精确率的区别，并且比较了精确率和召回率内在的联系。本篇文章我们再来学习另外一个评估方法，即混淆矩阵（confusion_matrix）。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节探讨使用分类准确度指标可能会引发的问题，对于极度偏斜的数据使用分类准确度并不能准确的评价算法的好坏。最后介绍混淆矩阵。
混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中用来总结分类模型预测结果的一个分析表，是模式识别领域中的一种常用的表达形式。它以矩阵的形式描绘样本数据的真实属性和分类预测结果类型之间的关系，是用来评价分类器性能的一种常用方法。
关于临床预测模型的基础知识，小编之前已经写过非常详细的教程，包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。
2016年，我国员工离职率达到20.1%，一线城市22.4%，意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高，达到25.1%，其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利，那么将大数据运用于员工离职预测，帮助企业制定策略、留住人才，势在必行，必定大有可为。
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
最近在参赛时也发现了一个问题，就是算法在训练集上完全拟合(KS=1)，但是到测试集上衰退得比较多，即出现了过拟合的现象。
对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表
错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务.
完全切分、正向最长匹配和逆向最长匹配这三种算法的缺点就是如何判断集合中是否含有字符串。
“ 分类问题是机器学习算法中最基础和重要的问题，本文用R语言，对网上的Irvine数据集，通过线性回归方法，构建线性分类器。并统计出预测结果与实际结果的混淆矩阵，通过计算ROC和AUC，判断分类器性能
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。
评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。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。
在目标检测领域，衡量一个模型的优劣的指标往往是mAP，然而实际工程中，有时候更倾向于看漏检率和虚检率。YOLOv5的原始代码并没有这两个指标的输出，因此我想利用原始代码的混淆矩阵，输出这两个指标数值。
Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四场 —— 零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛。 赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。
分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等。 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解，ROC曲线可以参考我的这篇文章： sklearn ROC曲线使用。
在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型（理论部分）》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识，在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解，能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解（文末有数据和源代码的下载链接）。
Python 实现的逻辑回归后，不像 SAS 那样会自动给出模型精确度的评价，需要人为操作计算 Python 专属的 AUC (Area Under Curve)，ROC 曲线与 X 轴围成的面积大小反映了模型的精度。本文将着重 AUC 值和 ROC 曲线背后的原理和 Python 代码实现。
混淆矩阵是一个表，经常用来描述分类模型(或“分类器”)在已知真实值的一组测试数据上的性能。混淆矩阵本身比较容易理解，但是相关术语可能会令人混淆。
前面我们已经介绍了逻辑回归、决策树、随机森林这几种常用的分类模型，不知道大家有没有留意到，我们在前面做模型评价的时候都会用到一个指标--AUC，通过AUC值的大小来评判模型好坏。前面我们有简单提过AUC值越大表示模型效果越好，这到底是为什么呢？本节课就给大家详细讲解分类模型中常用的模型评价方法--混淆矩阵、ROC曲线与AUC。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
这意味着分类器在42个案例中正确地预测了为男性，并错误地预测了8个男性案例为女性。它正确地预测了32例女性，18例被错误地预测为男性而不是女性。
读完机器学习算法常识之后，你已经知道了什么是欠拟合和过拟合、偏差和方差以及贝叶斯误差。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些指标。
今天是机器学习专题的第18篇文章，我们来看看机器学习领域当中，非常重要的其他几个指标。
TP(True Positive)：P表示预测为正类；同时实际也是正类，这是正确的，所以是True，组合为TP，也叫真阳
本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n = 10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。
混淆矩阵是一个用于可视化分类模型性能的表格，它将模型的预测结果与实际标签进行比较。对于多分类问题，混淆矩阵的结构可能会略有不同，但基本思想相同。
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的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。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。输出列中的类别，也称为目标属性。一二分类任务中包含了 2 个类也就是一个 2*2 矩阵，一般情况下介绍混淆矩阵都会以二分类为例。如果有 3 个类呢？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，混淆矩阵的类
这也是线性回归中最常用的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
对机器学习的分类结果进行分析是一个很重要的过程，之前一直忽略了这一个过程，一直到使用了Scikit-learn之后才发现有一堆不懂的名词需要学习。下面主要解释下混淆矩阵、准确率、召回率、f1-score等概念。这些概念其实也是模式识别和信息检索里面经常碰到的东西。
从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类，看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外，还用了加权kappa系数，所以了解一下kapp系数的知识，加权kappa还没找到更好的资料。。。 资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的
(1) 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异；其中学习器在训练集上的误差称为”训练误差“（training error），在新样本上的误差称为”泛化误差“（generalization error）。值得一提的是，学习器就是在训练集上训练出来的，但实际上在回到训练集上对样本预测结果时，仍有误差。（即结果值与标记值不同）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
