以相同的方式，如上所述，可以使用许多参数和新技术对机器学习模型进行广泛的训练，但是只要您跳过它的评估，就不能相信它。 混淆矩阵 混淆矩阵 是一个模型的预测和数据点的实际类别标签之间的相关性的矩阵。...进行训练测试拆分后，您获得了长度为100的测试集，其中70个数据点标记为正（1），而30个数据点标记为负（0）。现在，让我为您的测试预测绘制矩阵： ?...准确性=正确的预测/总预测 通过使用混淆矩阵，精度=（TP + TN）/（TP + TN + FP + FN） 准确性是我们可以使用的最简单的性能指标之一。...非常重要：同样，我们无法比较两个返回概率得分并具有相同准确性的模型。 有某些模型可以像Logistic回归那样给出每个数据点属于特定类的概率。让我们来考虑这种情况： ?...平方总和在某种程度上给我们一种直觉，即它仅与残差平方和相同，但预测值为[ȳ，ȳ，ȳ，…….ȳ，n次]。是的，您的直觉是正确的。
模块假定输入维度为[seq_len, batch_size, input_size]，所以确保不要混淆序列长度和批大小的次数。...如果混淆LSTM仍然可以正常运行，但会给出错误的结果。 维度不匹配 如果Pytorch执行矩阵乘法，并两个矩阵出现维度不匹配，PyTorch会报错并抛出错误。...但是也存在PyTorch不会抛出错误的情况，此时未对齐的维度具有相同的大小。建议使用多个不同的批量大小测试您的代码，以防止维度不对齐。...最好在单独的类中实现这种动态，以保持主模型类小而清晰。 输入相同的维度 如果您有多个具有相同输入的线性层或卷积，则可以将它们堆叠在一起以提高效率。...假设我们有： 虽然可以通过两个线性层来实现它，但您可以通过将两层堆叠为一层来获得完全相同的神经网络。单层效率更高，因为这代表单个矩阵运算，而不是GPU的两个矩阵运算，因此我们可以并行化计算。
Matrix类 所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Matrix类有6个模板参数，主要使用前三个，剩下的使用默认值。...matrix的大小可以通过rows(), cols(), size()获取，resize()可以重新调整矩阵大小。 3. 矩阵与向量的运算 Eigen不支持类型自动转化，因此矩阵元素类型必须相同。...Array类 Array是个类模板，前三个参数必须指定，后三个参数可选。...当执行array*array时，执行的是相应元素的乘积，所以两个array必须具有相同的尺寸。...混淆问题 使用eval()函数解决把右值赋值为一个临时矩阵，再赋给左值时可能有造成的混淆。
混淆矩阵将模型的预测与基本事实进行比较，清楚地显示模型错误分类了哪种样本，或者它难以区分类别。...多类模型的混淆矩阵遵循相同的一般思路。对角线元素表示正确分类的实例（即，模型的输出与真实值匹配），而非对角线元素表示错误分类。...您还会注意到，我们每个类别的样本数量大致相同。在许多现实世界的场景中，情况并非如此。然后，生成第二个混淆矩阵，显示正确分类的可能性（而不是样本的绝对数量）可能会有所帮助。...颜色渐变和百分比注释等视觉增强功能使混淆矩阵更加直观且易于解释。样式类似于热图的混淆矩阵会引起对错误率高的类的注意，从而指导进一步的模型开发。...用更通俗的术语来说，在为我们的树创建新节点时，我们的目标是找到最能将到达节点的样本分成两个不同集的特征，以便具有相同标签的样本位于同一集合中。
准备数据 建立模型 训练模型 分析模型的结果 构建、绘制和解释一个混淆矩阵 有关所有代码设置细节，请参阅本课程的前一节。...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的一维预测张量。...让我们保留所有这些并获得我们的预测。 使用预测张量 现在，有了预测张量，我们可以将其传递给我们在上一节中创建的get_num_correct（）函数以及训练集标签，以获取正确预测的总数。...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。
在处理对数损失时，分类器必须为所有样本分配属于每个类的概率。假设，有N个样本属于M类，那么对数损失的计算如下: ? 这里， ? 表示样本i是否属于类别j ?...混淆矩阵 ---- ---- 混淆矩阵顾名思义，通过一个矩阵描述了模型的完整性能。 假设我们有一个二元分类问题。我们有一些样本，它们只属于两个类别:是或否。...矩阵的精度可以通过取过“主对角线”的平均值来计算。即， ? ? 混淆矩阵是其他度量类型的基础。 4....即对应于所有负数据点，负数据点被错误地认为是正的比例。 ? False Positive Rate 和 True Positive Rate的值均在[0，1]范围内。...但是，它们并没有给我们提供任何关于错误方向的信息，即不能给出我们的模型到底是低于预测数据还是高于预测数据。 在数学上，它表示为： ? 7.
- WebView中JavaScript调用的方法- Layout布局使用的View构造函数、android:onClick等。 3. 检查混淆结果 混淆过的包必须进行检查，避免因混淆引入的bug。...需要注意的是，这一流程不受shrinkResources属性控制，也无法被禁止， gradle 必然会做这项工作，因为假如不同项目中存在相同名称的资源将导致错误。...它的内容可以使用：- 匹配所有构造器- 匹配所有域- 匹配所有方法- 通配符*，匹配任意长度字符，但不含包名分隔符(.)- 通配符**，匹配任意长度字符...，并且包含包名分隔符(.)- 通配符***，匹配任意参数类型- …，匹配任意长度的任意类型参数。...（相当于一个被vertex和fragment shader共享的全局变量）uniform变量一般用来表示：变换矩阵，材质，光照参数和颜色等信息。
本小节首先通过具体的编程实现混淆矩阵进而计算精准率和召回率两个指标，最后使用sklearn中封装的库函数实现混淆矩阵、精准率以及召回率。...a 实现混淆矩阵、精准率&召回率 上一小节详细介绍了什么是混淆矩阵，并且基于混淆矩阵这个小工具介绍了两个新的指标精准率和召回率。这一小节就来通过具体的编程来实现混淆矩阵、精准率和召回率。...先使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集，如果设置相同的随机种子后面得到的所有结果都是一样的。...在TN函数中首先进行断言assert，确定传入的两个代表分类结果的向量y_true和y_predict的长度是否相等，即"len(y_true) == len(y_predict)"。...所谓的False Positive就是样本真实值y_true = 0，但是算法错误预测样本为y_predict = 1，所有符合条件的样本数量。
2.3.2 查准率、查全率与F1（混淆矩阵） 当需要反映的不是判断正确与否的能力，而是正例、反例查出的准确率时，就不能用错误率和精度作为判断分类任务模型的性能度量了，查准率（准确率） precision...对于我们有多个二分类混淆矩阵的情况，例如进行多次训练/测试，每次得到一个混淆矩阵；或是在多个数据集上进行训练/测试，希望估计学习算法的“全局”性能； 甚或是执行多分类任务，每两两类别的组合都对应一个混淆矩阵...微 micro ：先将n个混淆矩阵的对应元素 ? 进行平均得到 ?...整体而言，混淆矩阵给我们呈现了一个清晰可见的分类模型效果评估工具，而基于混淆矩阵的评估指标可以从不同侧面来评价分类器性性能，至于在实际操作中使用什么样的评估指标来进行评价，还要视具体的分析目标而定。...（可参考文末的网站内容） 2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 从混淆矩阵中我们可以看到，存在两种错判的情况（FP 为 1型错误，FN为 2型错误），在前面介绍的性能度量标准下，它们都隐式地假设了均等代价
用学习率 = 1e-2训练模型循环5次 这里我们会使用 fit_one_cycle 函数训练模型5轮（ 在所有的data上循环5次） 训练和验证的损失 有注意到上图矩阵表格中training_loss和...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...第一阶段训练的混淆矩阵 对于这个图形，我们看到模型正确预测了2,863张没有油棕人工林的图像，168张图像有油棕人工林是正确分类的。...训练和验证的损失 图形化的方式观察矩阵参数来监视模型在每轮训练后的性能。 训练模型的输出;训练和验证损失的变化 保存第二阶段训练的模型。...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。
举个例子，我们测量一段线段的长度，每次都采用相同的方法——用直尺进行测量，经过多次测量之后我们发现，每次测量的结果都是1cm，这就说明我们以直尺进行测量这种方法的精度很高。...放到混淆矩阵中，就是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。...03 用户精度 是指在分类结果中任取一随机样本，其所具有的类型与地表真实情况相符合的条件概率。...放到混淆矩阵中，是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。...3 ---计算方法 其中，Po是总体分类精度； Pe是每一类的真实样本像元数与每一类的预测样本像元数之积再对所有类别的计算结果求和，再与总像元数的平方之比. 07 小例子 这次我们还是使用上一期的混淆矩阵
有时我们需要创建一个空数组，大小和元素类型与现有数组相同： ? 实际上，所有用常量填充创建的数组的函数都有一个_like对应项，来创建相同类型的常数数组： ?...比较浮点数 函数np.allclose(a, b)用于比较具有给定公差的浮点数组： ? np.allclose假设所有的比较数字的等级是1个单位。...这里的-1参数表示reshape自动计算第二个维度上的数组长度，None在方括号中充当np.newaxis的快捷方式，该快捷方式在指定位置添加了一个空axis。...矩阵操作 连接矩阵有两个主要函数： ? 这两个函数只堆叠矩阵或只堆叠向量时，都可以正常工作。但是当涉及一维数组与矩阵之间的混合堆叠时，vstack可以正常工作：hstack会出现尺寸不匹配错误。...此技巧可以重复，但是必须小心，以免下一个排序混淆前一个排序的结果： a = a[a[:,2].argsort()]a = a[a[:,1].argsort(kind=’stable’)]a = a
，往往在数据集较小的时候使用这种方法 混淆矩阵 介绍 在分类任务中，我们可以用混淆矩阵来判断模型的性能，混淆矩阵记录了A类被分为B类的次数，以下是一个动物识别任务的混淆矩阵，要知道cat被预测成了几次...dog，那么就查看混淆矩阵的第1行第2列 使用代码 # 导入库 from sklearn.metrics import confusion_matrix # 打印混淆矩阵，参数为真实结果与预测结果...FN：模型预测为负且真实值为正的数量 精度 精度就是模型正确预测的正类在所有预测为正类中的比例 召回率 召回率就是模型正确预测的正类在所有正类中的比例 区别 可能还是有点混淆？...结语 机器学习模型性能测量对于评估模型的质量、选择最佳模型、调整模型超参数以及在实际应用中预测新数据都具有重要意义。 评估模型质量： 通过性能测量，你可以了解模型在训练数据上的表现如何。...你可以通过比较模型在相同任务上的性能指标来确定哪个模型更适合你的问题。 调整模型超参数： 通过观察模型在不同超参数设置下的性能，你可以调整超参数以提高模型的性能。
，所以称为True Positive，简称TP； ▲二分类的混淆矩阵 上面表格就是机器学习中的混淆矩阵，用来衡量分类结果的混淆程度。...混淆矩阵是计算精准率和召回率的关键所在，因此有了混淆矩阵中的具体元素值，接下来只需要相应的代入精准率和召回率的计算公式中。...▍ 如何将中文分词的分块问题转换为分类问题 对于长度为n的字符串，分词结果为一系列单词。每个单词按它在文本中起始位置可以记作区间[i, j]，其中1 ≤ i ≤ j ≤ n。...▲中文分词已知的信息 不论是标准分词还是分词算法预测的分词结果中负类（值为0）的区间有很多种情况，推导出所有可能的情况非常繁琐，而且没有必要，因为精准率、召回率的计算恰好只需要混淆矩阵中的第二行第二列的信息...▍ 如何映射到混淆矩阵中 原始混淆矩阵中的元素表示满足对应条件的样本个数，而我们现在仅仅有由区间构成的集合。
除了不使用jump参数，我们将所有参数保持不变，因此将jump删除。另外，我们不会干扰到albedo纹理，因此可以通过主纹理提供导数高度数据。...如果流向量 [x， y]具有单位长度，则它表示单位圆上的一个点。因为[0，1]对应于无旋转，所以X坐标表示某个旋转角度θ（theta）的正弦，而Y坐标表示相同角度的余弦。...当我们需要顺时针旋转时，我们必须翻转sinθ的符号，这得到我们最终的旋转矩阵 ? 。 因为我们的流体贴图不包含单位长度的向量，所以我们必须首先对其进行归一化。...为了获得正确的结果，我们必须沿相反的方向旋转它们，就像我们必须减去沿正向滚动的时间一样。因此，我们必须使用逆时针旋转矩阵。 ? ?...由于DirectionalFlowUV负责旋转，因此有意义的是它还为我们提供了用于向量旋转的矩阵。通过向其添加输出参数来实现。在这种情况下，我们确实需要适当的顺时针旋转矩阵。 ?
对于随机分割实验，81.2%的序列用于训练，9.4%用于验证，9.4%作为所有模型的未见过的测试序列保留。...，将错误率降低到0.16%，即对126,171个测试序列进行了205次错误分类，对与训练集相同度 的序列的准确性明显提高（图2），对短序列的注释也有明显改善。...ProtREP 具有与 ProtCNN 相同的计算复杂度，但对小型蛋白质家族更准确（图3）。...图 3 蛋白质家族识别率 为探究深度模型对蛋白质序列数据的理解，文章在来自Pfam的80%的未对齐序列上训练 ProtCNN，并计算了学习氨基酸表示的混淆矩阵（图4）。...图 4 氨基酸表示的混淆矩阵 ProteENN 和 TPHMM 的组合 ProteENN 和 TPHMM 的组合（图5）提高了远程同源任务的性能，在来自 Pfam-seed 的聚类分裂的保留测试序列的模型性能比较中
2.4.2 聚类 一些论文中使用广义聚类系数作为预测参数，在论文中作者介绍了一个循环形成模型，该模型显示了链路发生概率与其形成不同长度循环的能力之间的关系。...基于这个指标，研究者提出了一个新的相似性指标，即结构摄动法（SPM）。实验结果表明，与论文中的最新技术相比，该系统具有优异的性能。 3....二分类任务中的一个重要概念就是混淆矩阵： TP、FP、FN、TN的定义如下： 注意，以上四个概念都是针对某一个具体的类别来说的。...基于混淆矩阵，我们可以得到以下几个指标： （1）True Positive Rate (TPR)/Recall/Sensitivity TPR又被称为查全率： 图片 TPR表示所有真实标签为 图片...因此FPR表示所有真实标签为其他类的样本中预测错误的比例。
（b）从分类声音特性中而来的混淆矩阵。序列由混淆矩阵中行的聚集决定，对应每一个类别的混淆。 4....这产生一个 CNN 特征数列 x1、x2、... xT，与声音特征的数列长度相同。在 RNN 的每一步，我们使用目前的图像特征向量 xt 来更新隐藏变量 ht 的向量。...(b) 在我们的算法看来，声音听起来都是什么样的？我们将一个用真实声音训练的分类器应用在我们算法产生的声音上，从而生成一个混淆矩阵。行对应单个类别的混淆。图3 (b) 展示了一个真实声音的混淆矩阵。...我们还提供了一个混淆矩阵，直接从基于视觉特征的材料类别预测中获得。这种视觉分类器犯的错误经常与声音分类器的错误不同（图3）。...当我们用分类声音预测来分析我们的模型时，产生的混淆矩阵包含两种错误类型：当模型错误识别被打击的物体，这是视觉分析错误；当模型生成的声音不够接近真实声音，这是声音合成错误。
因此，在参与测量活动中，自然会遇到认识活动中的三种情况：a.很容易就发现了不同之处而将甲乙两事物区分开来；b.很容易就发现了相同之处而将甲乙两事物归于一类；c.难于将甲乙两事物区分开来，从而造成认识上的混淆...，产生错误的结果。...因此，要解决矩阵病态的问题，必须从改善认识系统的结构方面入手。...QR分解 矩阵分解是指将一个矩阵表示为结构简单或具有特殊性质的若干矩阵之积或之和，大体可以分为满秩分解、QR分解和奇异值分解。矩阵分解在矩阵分析中占有很重要的地位，常用来解决各种复杂的问题。...接着再用c减去其在A和B的投影，就得到要找的C 如果有更多的向量，就用新的向量减去它在已经设定好的所有向量上的投影即可，最后，再除以它们各自的长度就得到了标准正交向量。
使用与原始文献相同的代码清理文本数据。 将每个句子加到最大句子长度(59)。我们向所有其他句子添加特殊的操作，使其成为59个字。...填充句子相同的长度是有用的，因为这样就允许我们有效地批量我们的数据，因为批处理中的每个示例必须具有相同的长度。 构建词汇索引，并将每个单词映射到0到18,765之间的整数（词库大小）。...为了实例化类，我们传递以下参数： sequence_length - 句子的长度。注意：我们将所有句子填充到相同的长度（我们的数据集为59）。...3.5 SCORES AND PREDICTIONS 使用max-pooling（with dropout ）的特征向量，我们可以通过执行矩阵乘法并选择具有最高分数的类来生成预测。...feed_dict包含我们传递到我们网络的占位符节点的数据。您必须为所有占位符节点提供值，否则TensorFlow将抛出错误。使用输入数据的另一种方法是使用队列，但这超出了这篇文章的范围。
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