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手把手教你使用混淆矩阵分析目标检测

什么是混淆矩阵 首先给出定义:在机器学习领域,特别是统计分类问题中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种特定表格布局,用于可视化算法性能,矩阵每一代表实际类别,而每一代表预测类别...它代表真实类别,代表预测类别。以第一为例,真正类别标签是 0,从方向预测标签来看,有 8 个实例被预测为了 0,有 2 个实例被预测为了 1。...也就是说,在这 10 个真实标签为 0 实例中,有 8 个被正确分类,有 2 个被错误分类。 同样思路看第二,那么就很容易理解了。...以 cat 这一结果为例:由于方向代表真是标签方向代表预测类别,因此就能够从这一数值中得到猫正确检测率有 75%,而被误检为狗概率有 12%。...从最后一也能看出,有 4% 猫存在漏检。 除了猫狗之间容易出现误识别,牛马,公交车轿车,沙发椅子之间也都存在误识别。 如果我们单看混淆矩阵最右边一,就能够看出每个类别漏检概率。

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混淆矩阵及其可视化

它以矩阵形式描绘样本数据真实属性分类预测结果类型之间关系,是用来评价分类器性能一种常用方法。 我们可以通过一个简单例子来直观理解混淆矩阵。...,数轴标签表示真实属性,而横轴标签表示分类预测结果。...此矩阵第一第一这个数字2表示ant被成功分类成为ant样本数目,第三第一数字1表示cat被分类成ant样本数目,诸如此类。...混淆矩阵每一数据之和代表该类别的真实数目,每一之和代表该类别的预测数目,矩阵对角线上数值代表被正确预测样本数目。 那么这个混淆矩阵是如何绘制呢?...这里给出两种简单方法,一是使用seaborn热力图来绘制,可以直接将混淆矩阵可视化; C=confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird"

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2024-01-24:go语言,已知一个n*n01矩阵, 只能通过通过交换、或者交换方式调整矩阵, 判断这个矩阵对角

go语言,已知一个n*n01矩阵, 只能通过通过交换、或者交换方式调整矩阵, 判断这个矩阵对角线是否能全为1,如果能返回true,不能返回false。...我们升级一下: 已知一个n*n01矩阵, 只能通过通过交换、或者交换方式调整矩阵, 判断这个矩阵对角线是否能全为1,如果不能打印-1。 如果能,打印需要交换次数,并且打印怎么交换。...灵捷3.5 大体步骤如下: 1.遍历矩阵每一每一,统计每行1个数。...2.如果某一或某一1个数超过n/2(n为矩阵大小),则无法通过交换操作使得对角线上元素全为1,直接输出-1。...8.如果能够满足条件,则输出交换次数k交换操作: • 遍历swap数组,输出每次交换行号号。 总时间复杂度为O(n^2),其中n为矩阵大小。

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机器学习入门 10-8 多分类问题中混淆矩阵

在这个(10 x 10)矩阵中,依然表示样本真实值,依然表示算法预测样本预测值,因此对于第 i 第 j 位置表示是样本真实值为 i 预测值为 j 样本数量。...i 预测值为 i 样本数量相对来说比较多,而第 i 第 i 位置就是混淆矩阵对角线。...通过观察混淆矩阵依然会发现算法会犯一些错误,比如矩阵第4第0为2(从第0第0开始,下同),表示是有两个样本真实值为数字4但是算法错误预测为数字0。...不过关注算法预测正确部分是没有意义,我们真正需要找到是那些算法预测错误部分,所以我们需要适当处理一下混淆矩阵。...比如对于error_matrix矩阵第1第9元素值(从第0第0开始),表示真实为数字1但是算法错误预测为数字9所有样本数占所有真实为数字1样本总数比重。

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从零开始学Python【38】--朴素贝叶斯模型(实战部分)

为检验模型在测试数据集上预测效果,需要构建混淆矩阵绘制ROC曲线,其中混淆矩阵用于模型准确率、覆盖率、精准率指标的计算;ROC曲线用于计算AUC值,并将AUC值与0.8相比,判断模型拟合效果,代码如下...如上图所示,将混淆矩阵做了可视化处理,其中主对角线数值表示正确预测样本量,剩余4 720条样本为错误预测样本。经过对混淆矩阵计算,可以得到模型整体预测准确率为92.30%。...(X_test) # 构建混淆矩阵 cm = pd.crosstab(mnb_pred,y_test) # 绘制混淆矩阵图 sns.heatmap(cm, annot = True, cmap = '...接下来利用如上切词结果,构造文档词条矩阵矩阵每一代表一个评论内容,矩阵每一代表切词后词语,矩阵元素为词语在文档中出现频次。...,y_test) # 绘制混淆矩阵图 sns.heatmap(cm, annot = True, cmap = 'GnBu', fmt = 'd') # 去除x轴y轴标签 plt.xlabel('Real

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线性分类器与性能评价(R语言)

“ 分类问题是机器学习算法中最基础重要问题,本文R语言,对网上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混淆矩阵,通过计算ROCAUC,判断分类器性能。” 几个概念 一、混淆矩阵(confusion matrix)及相关指标 下图是混淆矩阵例子相应指标的计算公式。...AUC为曲线下方面积,面积越大,证明效果越好。 实例代码 1、数据准备。导入数据,并随机抽取70%作为训练集,剩下30%作为测试集,并将变量与标签拆开。...,预测测试集结果,并结合测试集真实标签,统计混淆矩阵。...使用包pROC分别绘制训练集测试集ROC曲线,并计算出相应AUC值。

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机器学习扩展包MLXtend绘制多种图形

x刻度标签旋转角度(以度为单位)。cell_values:布尔值,默认为True。如果为True,则绘制单元格值。cell_fmt:字符串,默认为'.2f'。...函数用于绘制混淆矩阵可视化图形。...混淆矩阵是一个在机器学习模式识别中常用表,它展示了算法在特定数据集上分类性能。具体来说,混淆矩阵显示了算法预测类别与实际类别之间关系。...show_normed:是否显示归一化后值,默认为False。class_names:类别标签列表,用于在混淆矩阵轴上显示类别名称,默认为None。...axis:MatplotlibAxes对象,如果提供,则在该对象上绘制混淆矩阵,否则创建一个新Axes对象,默认为None。

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【目标检测】YOLOv5:添加漏检率虚检率输出

首先来看YOLOv5原本输出混淆矩阵,图中灰色覆盖地方是原本输出各类别,也就是输出正例,最后一是背景类。 是模型预测结果,标签真实结果。...for i in range(self.nc + 1): print(' '.join(map(str, self.matrix[i]))) 阅读代码可以发现,混淆矩阵绘制时对每一单独进行了归一化...,那么再绘制之前,混淆矩阵存储了每一个预测结果真实结果数目。...漏检目标数目只需要将混淆矩阵最后一相加,虚检目标数目只需要将混淆矩阵最后一相加,总目标数目则将混淆矩阵所有数量相加。...,而只需采用混淆矩阵正例样本数目,否则分母将虚检目标也混合进去,导致结果偏小。

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模型效果评价—混淆矩阵

本文目录 什么是混淆矩阵 混淆矩阵有关三级指标 2.1 一级指标 2.2 二级指标 2.3 三级指标 计算混淆矩阵实例 Python计算混淆矩阵并图形展示 4.1 加载包 4.2 加载数据 4.3...定义绘制混淆矩阵函数 4.4 绘制单个混淆矩阵 4.5 设定不同阈值一次绘制多个混淆矩阵 一、什么是混淆矩阵 ?...为了便于大家记忆,可以把混淆矩阵PN看成模型预测结果positivenegative,这里positivenegative不表示好坏,只表示模型类别1(positive)0(negative...接下来展示模型判断一批商户是否存在赌博风险数据,利用这批数据绘制混淆矩阵。 flag是真实标签,1代表商户存在赌博行为,0代表商户不存在赌博行为。...pred是模型预测标签,1代表模型预测商户存在赌博行为,0代表模型预测商户不存在赌博行为。

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直播案例 | 使用KNN对新闻主题进行自动分类

那么,训练集测试集中,不同主题新闻分布如何?我们可以借助 DataFrame 某 value_counts 方法完成统计。然后使用 plot 函数进行可视化显示。...print(news_cut(test_content)) 现在利用封装分词函数,对训练集测试集中新闻内容进行分词处理,分词结果保存到对应 DataFrame 对象 ”分词文章“ 一。...使用邻居标签进行投票时,预测样本与邻居样本距离倒数作为权重。然后使用 fit 方法,在训练集中训练模型。...混淆矩阵从样本真实标签模型预测标签两个维度对测试集样本进行分组统计,然后以矩阵形式展示。借助混淆矩阵可以很好地分析模型在每一类样本上分类效果。...为了更直观地分析,我们借助 Python 中可视化包 seaborn 提供 heatmap 函数,将混淆矩阵可视化。

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机器“不肯”学习,怎么办?

有了预测输出结果,下面我们就可以更多方法,检验分类效果了。 根据前文提示,这里我们主要用到两项统计功能: 分类报告 混淆矩阵 我们先从 Scikit-learn 软件包导入对应功能。...我们同样数据查看混淆矩阵,看看到底发生了什么。 print(confusion_matrix(test['Exited'], pred)) ?...混淆矩阵读法是,代表实际分类,代表预测分类,分别从0到1排。...如果咱们测试集里面,标签分类01个数是均衡(一样一半),那这种笨模型,应该获得 50% 准确率。...我们更加关心,是这次分类报告,以及混淆矩阵。 分类报告是这样: ? 注意这一次,类别1上面的几项指标,终于不再是0了。 ? 混淆矩阵中,类别1里,也有36个预测正确样本了。 成功了!

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深入了解多分类混淆矩阵:解读、应用与实例

虽然混淆矩阵在二分类问题中被广泛使用,但它同样适用于多分类问题。本文将深入探讨多分类混淆矩阵概念、解读方法、应用场景以及提供一个实际示例来帮助您更好地理解使用它。什么是混淆矩阵?...混淆矩阵是一个用于可视化分类模型性能表格,它将模型预测结果与实际标签进行比较。对于多分类问题,混淆矩阵结构可能会略有不同,但基本思想相同。...,每一代表模型预测类别。...True Negatives (TN):模型正确预测为非第 i 类样本数。混淆矩阵应用混淆矩阵为评估分类模型提供了丰富信息,有助于分析模型性能调整模型参数。...结合精确度、精确率、召回率F1分数等指标,可以更全面地评估模型性能,进而改进模型或进行进一步分析。深入理解应用混淆矩阵有助于提高机器学习项目的质量效果。

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什么是语义分割_词法分析语法分析语义分析

如:第一,5+1=6,表示真实情况狗有6只. ③矩阵每一数字求和值,其含义:预测值中,预测为该对应类别的数目!...解释:混淆矩阵对角元素全是预测正确,数字值表示各类别预测正确数目;横(数字求和,表示某类别真实值个数,竖(数字求和,表示模型预测为该类别的个数!...,语义分割一般都是多分类,但也有二分类,对于二分类语义分割评价指标可参考上述介绍理解,对于多分类语义分割评价指标,其是基于二分类思想进行发展延展,即:将混淆矩阵扩宽(类别增多),进行计算...a:标注图(转换为一输入),即真实标签 参数b:预测图(转换为一输入),即预测标签 参数n: 类别数 ''' def fast_hist(a, b, n): #k为掩膜(去除了255这些点...2像素点被错误地预测为类别1; ②绿色表格每一求和得到数字含义是真实标签中属于某一类别的所有像素点数目,拿第一为例,3+0+0=3,即真实属于类别0像素点一共3个; ③绿色表格每一求和得到数字含义是预测为某一类别的所有像素点数目

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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。...> 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类别模型不正确预测类别。...我们相对于train_preds张量第一维传递训练集标签张量(targets)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) 预测标签真实标签向我们显示了我们正在处理预测类。...矩阵对角线表示矩阵中预测真值相同位置,因此我们希望此处热图更暗。 任何不在对角线上值都是不正确预测,因为预测真实标签不匹配。

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机器学习中分类任务常用评估指标python代码实现

混淆矩阵 混淆矩阵定义为(类x类)大小矩阵,因此对于二进制分类,它是2x2,对于3类问题,它是3x3,依此类推。为简单起见,让我们考虑二元分类并了解矩阵组成部分。 ?...例如-如果类标签分布偏斜,则仅预测多数类会给您带来高分(高估性能),而对于平衡类而言,准确性更有意义。...,调整阈值然后填充相关混淆矩阵其他属性始终是一个好习惯。...可以绘制不同阈值精确召回曲线,并根据敏感性选择阈值。...这是一条曲线,绘制在y轴TPR(正确率)x轴FPR(错误率)之间,其中TPRFPR定义为- ? 如果您注意到,TPRRecall具有相同表示形式,就像您正确分类了多少正确样本一样。

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爱数课实验 | 第九期-利用机器学习方法进行健康智能诊断

数据集是从印度安德拉·普拉德什东北部收集标签是用于分为组(患肝病或不患肝病)标签label。此数据集包含441名男性患者记录142名女性患者记录。...1.5 数据数值转化 因为在进行处理时,LogisticRegression标签需要为或者为,但是本数据集标签label值为,所以我们需要先进行转化。...print(classification_report(y_test, y_predict)) # 绘制混淆矩阵热力图 cm2 = confusion_matrix(y_test, y_predict...) print(test_roc_auc) # 打印模型分类预测报告 print(classification_report(y_test, y_pred_ran, digits=2)) # 绘制混淆矩阵热力图...) print(test_roc_auc) # 打印模型分类预测报告 print(classification_report(y_test, y_pred_ran, digits=2)) # 绘制混淆矩阵热力图

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Part4-2.对建筑年代预测结果进行分析:绘制混淆矩阵、计算分类报告,绘制空间分布

然后,在这种情况下,在它每一(对应一个样本所有类别预测)上找到最大值索引。这个索引实际上是模型预测类别标签(0-8)。...绘制结果,但是,数据集太大了,我们只想绘制某一批次数据。...它以实际类别(真实标签预测类别为基础,将样本分类结果进行统计总结。混淆矩阵每一代表了真实类别,每一代表了预测类别。...混淆矩阵常见形式如下,我写成英文更容易理解: confusion matrix 一个例子理解: classifier 混淆矩阵四个关键术语是: True Positive (TP): 即实际为正且被预测也为正样本数...对比论文中模型评估结果(下图),我们模型不够完美,差距还比较大: 论文评估结果 将我们混淆矩阵转化为百分数: 混淆矩阵(百分比) 虽然我们作者数据集不一样,但是我研究方法是没错,如果后期学到更多处理技巧

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模型评估之混淆矩阵

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 在前面的文章中我们讲到了回归模型分类模型评估指标,区分了准确率精确率区别,并且比较了精确率召回率内在联系。...其中矩阵表示真实值,矩阵列表示预测值,下面我们先以二分类为例,看下矩阵表现形式,如下: 二分类混淆矩阵 现在我们举个列子,并画出混淆矩阵表,假如宠物店有10只动物,其中6只狗,4只猫,现在有一个分类器将这...1,分类得到狗数量(数量相加)为5=5+0,真实猫数量为4=0+4,分类得到猫数量为5=1+4。...多分类混淆矩阵 与二分类混淆矩阵一样,矩阵行数据相加是真实值类别数,数据相加是分类后类别数,那么相应就有以下计算公式; 精确率_类别1=a/(a+d+g) 召回率_类别1=a/(a+b+c) Python...这里我们代码演示三分类问题混淆矩阵(这里我们confusion_matrix生成矩阵数据,然后用seaborn热度图绘制混淆矩阵数据),如下: #导入依赖包 import seaborn as

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