本案例旨在用新闻主题分类这一简单任务演示机器学习的一般流程。具体地，我们使用了一个搜狐新闻数据集。使用 Python 的 jieba 分词工具对中文新闻进行了分词处理。然后使用 Scikit-learn 工具的 K近邻算法构建 KNN 模型。最后对新闻分类的效果进行了简单的分析。
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。
经过上述过程的处理，数据集已经处理成营销增益模型所需的输入形式了。下面正式开始构建营销增益模型，和其他有监督模型一样，营销增益模型也需要划分训练集和验证集。我们通过如下的代码实现数据特征与数据标签的分离，同时按照7:3的比例划分训练集和测试集。
本文是kaggle案例分享的第3篇，赛题的名称是：Mushroom Classification，Safe to eat or deadly poison? 数据来自UCI：https://archi
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）。
模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分，用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和F1分数。
在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中几项就是FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。这里我们就对这块内容做一个集中的理解。分为一和二，5分钟。
plt.subplots(figsize=(9, 9))设置画面大小，会使得整个画面等比例放大的
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）。
本案例使用的是来自UCI网站上的台湾地区信用卡客户数据，包含了2005年4月到2005年9月客户的人口统计特征、信用数据、历史还款、账单等信息。目的是对客户下个月是否违约做出预测。原始数据格式是csv，一共有25个列：
在评估模型时，虽然准确性是训练阶段模型评估和应用模型调整的重要指标，但它并不是模型评估的最佳指标，我们可以使用几个评估指标来评估我们的模型。
来源：DeepHub IMBA本文约2700字，建议阅读5分钟在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。 在评估模型时，虽然准确性是训练阶段模型评估和应用模型调整的重要指标，但它并不是模型评估的最佳指标，我们可以使用几个评估指标来评估我们的模型。 因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。 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
简介：随着银行、支付宝等金融机构提供的移动金融支付方式在生活中越来越普及，涉及的金融诈骗交易事件也层出不出，本实验一是查看金融诈骗交易在交易时间、交易金额等方面的特点，然后通过机器学习的方法来对这些金融诈骗交易进行识别。
贝叶斯分类器主要思想是基于贝叶斯定理，是机器学习中重要的分类算法，适用于高维度的大数据集，速度快，准确率高，一个经典的应用场景是识别垃圾邮件。
在 NLP 中，Transformer 模型架构是一场革命，极大地增强了理解和生成文本信息的能力。
简介：慢性肝病近年来对印度负担很高， 2017年由于肝硬化导致近22万人死亡。慢性肝病也会带来严重疾病的重叠感染，急性慢性肝功能衰竭，增加暴发性肝功能衰竭和死亡率。在本次案例中，我们对影响印度肝病发生的指标进行了探索性分析，并建立机器学习分类模型，对肝病进行自动智能诊断。
今儿准备了 KNN 的文章给到大家，因为后台很多人问到了关于KNN相关的内容细节！
他们肯定是假的。在7月15日时，Twitter出现了一个大问题，大账户被黑客入侵，要求比特币捐款，并承诺将捐款金额翻倍。所以即使这些推特是真实的，它们也包含了虚假信息。
本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
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、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
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。
原标题：CNN Confusion Matrix With PyTorch - Neural Network Programming
集成学习（ensemble learning）博采众家之长，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，一个学习器（分类器、回归器）效果可能并不好，通过结合若干学习器取得更好的效果，进一步提高精度等。
基于随机森林、逻辑回归、SVM的中风病人预测 原数据地址：https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/stroke-prediction-dataset?d
logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型基于X的函数预测P（Y = 1）。
在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来 解决多类图像分类问题。
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。。
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。
简介：上世纪60年代之后，非洲掀起了摆脱殖民主义的独立浪潮。由于几百年的历史原因，非洲大陆多数国家经济发展较为落后，经济体系较脆弱，各种危机时常发生。该案例对近百年来非洲13个国家的金融危机进行了探索性分析，并构建了随机森林模型进行预测。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节根据混淆矩阵工具计算精准率以及召回率。最后通过例子说明精准率和召回率在评价极度有偏的数据的分类任务上比准确率更好。
HAVING通过在每个组的所有行上应用一些条件来过滤组。我们将其解释为只保留具有某些条件的组的一种方式。请注意WHERE和HAVING之间的区别：我们使用WHERE来过滤行，而我们使用HAVING来过滤组。在 SQL 执行查询时，WHERE在HAVING之前。
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
本文从特征的探索分析出发，经过特征工程和样本均衡性处理，使用决策树、随机森林、梯度提升树对一份女性乳腺癌的数据集进行分析和预测建模。
精确率（Precision）与召回率（Recall）是分类任务中的常用指标，首先需要知道混淆矩阵。
本文是UCI金融信贷数据集的第二篇文章：基于LightGBM的二分类建模。主要内容包含：
遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有像元的地表属性进行识别归类的过程；目的是在属性识别归类的基础上获取研究区域内各个地物类型的分布状况及面积。
【导读】本文是数据科学研究者William Koehrsen撰写的技术博文，介绍了在分类模型中需要用到的度量标准。我们知道，准确率是我们在分类任务中最常用到的度量指标，但是单纯的准确率并不能说明模型的
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。
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。
在〖三隔栏方法〗一贴里，我们已经解决了第一个问题，即根据止损止盈来给数据打标签。本帖则关注第二个问题，即如果下单，该下多少。
机器学习和数据科学中一个经常被忽视，但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型，但如果没有合适的评估机制，你就无法了解模型的效能和局限性。这就是混淆矩阵（Confusion Matrix）派上用场的地方。
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。
有时候按照二八原则分成两类显得过于单薄，可以在帕累托的基础上分为三类即ABC分类法，【A:0～80%，B:80%-90%，C:90~100%】
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！
K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同，但是在算法上有很多相似性，于是将二者放在一起，这样能够更好地对比二者的异同。
【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
SVM 是有监督的学习模型，就是说我们需要先对数据打上标签，之后通过求解最大分类间隔来求解二分类问题，而对于多分类问题，可以组合多个 SVM 分类器来处理。
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