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。。...补充知识：混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow) 原理 在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能...使用混淆矩阵( scikit-learn 和 Tensorflow) 下面先介绍在 scikit-learn 和 tensorflow 中计算混淆矩阵的 API (Application Programming...weights 参数和 sklearn.metrics.confusion_matrix 的 sample_weight 参数的含义相同, 都是对预测值进行加权, 在此基础上, 计算混淆矩阵单元的值....打印混淆矩阵实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
我们在制作条码标签时，批量制作会用到数据库，如果这个数据库的信息量很庞大，那么相应的生成的标签就会很多，一般我们在打印这些标签的时候都是全部打印，但是还有一种情况就是只选择其中的一部分进行打印，下面我们就介绍具体操作方法...首先在软件里打开一个标签，这个标签用到了数据库，通过数据库我们可以看到一共有40条数据。...01.png 点击打印预览，在记录范围处点击红色箭头所指的地方，弹出一个界面，从起始记录和结束记录里选择打印范围。比如我们要打印前20条信息，那么就在起始记录里选择1，结束记录里选择20。...如果需要打印第20条到第40条的信息，那么起始记录里就选择20，结束记录里选择40。 02.png 打印范围选择完成后，就可以开始打印了。
我们在使用条码打印软件打印标签的时候，一般都是每个标签打印一份或者多份，这种统一打印相同份数的情况很好设置。...但是有些时候需要每种标签打印不同的份数，这种情况该如何处理，前提是需要借助一个数据库文件，下面小编会详细介绍操作过程。 首先打开条码打印软件，新建一个标签，尺寸按照标签纸的尺寸进行设置。...点击设置数据源，将保存有标签内容的Excel表格导入到软件中，在预览处我们可以看到其中有一项是打印数量，这一列信息就是实现打印不同数量的关键。...最终就会按照Excel表格里设置的打印数量进行打印。从预览界面可以看到标签的打印数量和Excel表中的信息完全符合。...03.png 综上所述就是使用数据库来实现同时打印不同数量的标签，其实运用数据库来处理数据比较方便。
结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 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中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....但是现在就不会了，只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了，大大的节省了时间。有句话叫以空间换时间，最适合用来表达这个意思。 2....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 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的字, 组合成一个新的片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词....这里采用动态规划的最优化搜索。
最近有客户在使用标签设计软件，绘制文本的时候，咨询软件是否支持文本的削点功能，这里的削点指的是细化，也就是底纹文字。...中琅标签设计软件是可以实现的，接下来我们就一起来看下在中琅标签设计软件中如何制作底纹文字： 1.打开标签设计软件，新建标签之后，点击软件上方工具栏下的”绘图-矢量文本”，在画布上绘制一个矢量文本对象。...双击矢量文本，在图形属性-数据源中，点击”修改”按钮，在数据源中可以手动输入你想要的信息，这里以默认数据为例。...2.双击绘制好的矢量文本，在图形属性-基本中，修改填充样式及相关参数，如下图： 还有一种方法是，自己绘制好一个小图片，作为背景填充文字，如下图： 在标签设计软件中以上两种方法都可以实现底纹文字的效果...如果调整1的参数，无法达到要求，可以使用方法2。方法2就不再详细演示了，如果对底纹文字感兴趣的话，可以下载标签设计软件，自己动手尝试。
先来看看对于一个作用在一组数据上的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的分类指标。 这一小节先来看一看对于二分类问题相应的混淆矩阵是如何创建的。...对于二分类问题来说，混淆矩阵实际上是一个(2, 2)的矩阵，也就是说混淆矩阵中一共有4个元素。 ?...▲二分类问题的混淆矩阵 上图中最上面一行和最左边一列对应的就是这个混淆矩阵相应的行和列的名称，真正的数值分布在(2, 2)的矩阵中： 矩阵中的每一行代表对于预测的问题来说相应的真实值是多少，这里将真实值写成...不过咱们的这种排列方式是相对比较正规的更加符合大多数人习惯的一种排列方式，所以有些时候在一些资料中看到给出的混淆矩阵没有行标和列标，通常都是咱们的这种排列方式。...通过这种方式就可以非常简单的记住混淆矩阵的行和列代表什么以及每一行每一列对于分类问题是怎么排列的。 一旦有了这样的表格就可以在这个表格中写入内容。 ?
打印条形码的话，首先我们需要在电脑上安装好打印机，然后在下载一个专业的条码打印软件，在条码打印软件中绘制条形码，条形码的内容可以自己输入，也可以用序列生成、数据库导入、随机生成等，下面前4位是固定不变的内容...，我们手动输入，后面4位是可变的，我们用序列生成为列，在条码打印软件中为大家演示一下长序列号条形码的制作。...1.打开条码打印软件，设置一下纸张和标签的尺寸。...长序列号4.jpg 以上就是在条码打印软件中制作长序列号条形码的方法，序列号在条码打印软件中可以用序列生成，也可以用数据库导入，都可以根据自己的需求自定义进行选择。...在软件中制作好长序列号条形码之后，可以直接连接标签机进行打印。关于标签机方面的设置，可以参考立象Argox OX- 100条码机如何打印标签
row_names：形状为n_rows的数组，默认为None。用作y轴刻度标签的行名称列表。column_names：形状为n_columns的数组，默认为None。用作x轴刻度标签的列名称列表。...函数用于绘制混淆矩阵的可视化图形。...混淆矩阵是一个在机器学习和模式识别中常用的表，它展示了算法在特定数据集上的分类性能。具体来说，混淆矩阵显示了算法预测的类别与实际类别之间的关系。...show_normed：是否显示归一化后的值，默认为False。class_names：类别标签列表，用于在混淆矩阵的轴上显示类别名称，默认为None。...[1, 2]])fig, ax = plot_confusion_matrix(conf_mat=binary1,figsize=(3,3))plt.show()11.2 显示绝对值和颜色柱的二分类混淆矩阵
1.tf.matrix_diag(dia)：输入参数是dia，如果输入时一个向量，那就生成二维的对角矩阵，以此类推2.tf.matrix_inverse(A)：输入如果是一个矩阵，就是得到逆矩阵，依次类推...，只是输入的A中的元素需要是浮点数，比如tf.float32等格式，如果是整形，就会出错哈。...例如：矩阵(二维张量)import tensorflow as tf; A = [1, 2, 3]B = tf.matrix_diag(A)print B.eval(session=tf.Session
然后，我们会看到如何使用这个预测张量，以及每个样本的标签，来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们的网络中哪些类别相互混淆。...> len(train_set.targets) 60000 一个混淆矩阵将告诉我们模型在哪里被混淆了。更具体地说，混淆矩阵将显示模型正确预测的类别和模型不正确预测的类别。...我们相对于train_preds张量的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（类） 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的预测类。...矩阵对角线表示矩阵中预测和真值相同的位置，因此我们希望此处的热图更暗。 任何不在对角线上的值都是不正确的预测，因为预测和真实标签不匹配。
plot_roc_curve( model, X_sub_train, y_sub_train ); 打印出模型在训练集上的分类报告和混淆矩阵。...混淆矩阵 在分类任务中，模型预测和标签总不是完全匹配，而混淆矩阵 (confusion matrix) 就是记录模型表现的 N×N 表格 (其中 N 为类别的数量)，通常一个轴列出真实类别，另一个轴列出预测类别...plot_roc_curve( model, X_sub_test, y_sub_test ); 打印出模型在测试集上的分类报告和混淆矩阵。...thres = 0.2 prediction_high_recall = (y_score > thres).astype(int) 对于这个高查全率的初级模型，打印出其在训练集上的分类报告和混淆矩阵。...2.4 次级模型 核心内容来了，如何构建元特征（meta feature）和元标签（meta label）？ 元特征：将高查全率的模型预测和原特征合并。
使用pandas库来读取数据： 用于训练模型的数据标记 在处理图像分类数据集和表格式数据集最大的差别在于标签的存储方式。标签在这里指的就是图像中的内容。...在这个比赛的数据集中，标签是存储在CSV文件中的。 要了解表格中score这一列是如何计算得到的，请查看原文。 使用seaborn库的countplot函数来绘制训练数据的分布。...打印出验证矩阵 使用预训练的模型和fast.ai的美在于你可以获得一个非常好的预测准确率,在这个例子中没有花费太多力气就达到了99.4%。...第一阶段训练的矩阵信息 保存模型并绘制关于预测的混淆矩阵 learn.save('resnet50-stg1') 使用混淆矩阵查看结果 绘制混淆矩阵 混淆矩阵是以图形化的方式来查看模型对于图片确和不正确的预测结果...绘制混淆矩阵 经过和上次绘制的混淆矩阵的对比，你会发现这个模型能够得到更好的预测结果。 第二阶段训练的混淆矩阵 相比前面来说，错误分类了7张没有包含油棕人工林的图片，现在降到了3张，这是一种进步了。
数据集是从印度安德拉·普拉德什东北部收集的。标签列是用于分为组（患肝病或不患肝病）的类标签label。此数据集包含441名男性患者记录和142名女性患者记录。...)) 计算AUC值，打印分类预测报告并画出混淆矩阵： from sklearn.metrics import roc_auc_score # 计算AUC值 test_roc_auc = roc_auc_score...# 画出混淆矩阵热力图 cm1 = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(cm1, annot...，打印分类报告并画出混淆矩阵： # 计算AUC值 test_roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_predprb) print(test_roc_auc) # 打印模型分类预测报告...对y进行预测 y_pred_ran = ran_for.predict(x_test) y_predprb = ran_for.predict_proba(x_test)[:, 1] 计算AUC值，打印分类报告并画出混淆矩阵
准确率 精确率 召回率 F1-score 交叉报告 混淆矩阵 ROC/AUC 在介绍具体每个指标的概念以前，我们先看一个故事： 一位女神被安排了10位男性相亲对象，目前只有这10位男性的照片，女神需要根据照片情况来判断要不要去见面..., target_names=target_names)) 混淆矩阵 混淆矩阵(confusion_matrix)是用矩阵的形式来表示分类情况，对角线元素表示预测标签等于真实标签的点的数量,是分类结果的一个绝对量...混淆矩阵的对角线值越高越好，表明被正确预测的量越多。...print(confusion_matrix(y_true, y_pred)) 混淆矩阵的结果也经常被用来可视化成热力图的形式，横坐标表示预测的类别，纵坐标表示实际的类别，对角线依次表示实际是A、B、...；但是如果选择召回率高的，就会把更多的非流失用户判断为流失用户，产生了更多的不必要成本，那么我们应该如何选择这两个模型呢？
Java中，如何跳出当前的多重嵌套循环？...1.可以使用带标签的break和continue package com.beginmind.javainstancemaster; /** * 带标签的break和continue * @author...并且break和continue至最相近的花括号之间不允许有代码 2.第二种就是让外层循环表达式可以收到内层循环体代码的控制 boolean flag = false; int j; for
1、按键 2、点击[整页幻灯片] 3、点击[9张水平放置的幻灯片] 4、点击[打印]
混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...混淆矩阵可用于二元和多项分类。...[1]和57个标签[0]的进行分类。...查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少） F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。...在二分类的混淆矩阵中，我们看到了标签 [1] 的错误分类数据较少。
混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...混淆矩阵可用于二元和多项分类。...[1]和57个标签[0]的进行分类。...F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。...在二分类的混淆矩阵中，我们看到了标签 [1] 的错误分类数据较少。
, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], dtype=int32) 打印一下真实的标签...) print(cnf_matrix) #行、列的索引就是标签id，这里有两类，用0,1,表示 [[44 6] [ 1 8]] 混淆矩阵中的四个值分别代表TP、FP、TN、PN 根据混淆矩阵，我们可以计算二分类评价指标...sklearn.metrics import confusion_matrix #导入混淆矩阵函数 cm = confusion_matrix(y, yp) #混淆矩阵 plt.matshow...(cm, cmap=plt.cm.Greens) #画混淆矩阵图，配色风格使用cm.Greens，更多风格请参考官网。...TPR = TP / ( TP+ FN) AUC：就是roc曲线和横坐标围城的面积。 如何绘制？
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