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混淆矩阵简介与Python实现

什么是混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class） 如下图： ? 其中绿色部分是预测正确的，红色是预测错误的。...对于二分类（正误）问题来说： 参考：https://www.omegaxyz.com/2017/08/27/rocandauc/ ?...Python混淆矩阵的使用 confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels...: 样本权重 实现代码： Python from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = [2, 1, 0, 1, 2, 0] y_pred

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python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

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。

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python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

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。

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CNN中的混淆矩阵 | 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。...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。...绘制混淆矩阵 为了将实际的混淆矩阵生成为numpy.ndarray，我们使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix（）函数。让我们将其与其他需要的导入一起导入。...要实际绘制混淆矩阵，我们需要一些自定义代码，这些代码已放入名为plotcm的本地文件中。该函数称为plot_confusion_matrix（）。...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。

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多分类任务的混淆矩阵

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。...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，混淆矩阵的类将具有相同数量的行和列。...考虑这个混淆矩阵在下图 1 中的数据集的输出列中具有 A、B、C 类。...FP FalsePositive(A)：它告诉实际值是负的，在我们的例子中它是 B 类和 C 类，但模型预测它是正的，即 A 类。它是除了 TP 值之外的相应列的值的相加。

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python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为

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4.4.2分类模型评判指标（一） – 混淆矩阵(Confusion Matrix)

一句话解释版本： 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。...在分类型模型评判的指标中，常见的方法有如下三种： 混淆矩阵（也称误差矩阵，Confusion Matrix） ROC曲线 AUC面积 本篇主要介绍第一种方法，即混淆矩阵，也称误差矩阵。...此方法在整个数据分析与挖掘体系中的位置如下图所示。 混淆矩阵的定义 混淆矩阵（Confusion Matrix），它的本质远没有它的名字听上去那么拉风。...矩阵，可以理解为就是一张表格，混淆矩阵其实就是一张表格而已。 以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。...那么，对应到混淆矩阵中，那肯定是希望TP与TN的数量大，而FP与FN的数量小。

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c++矩阵类_Matlab与Python的矩阵运算

matrix类矩阵运算的部分操作与matlab更相近，下面的对比演示中我们会展示matlab/array/matrix三者在矩阵定义及运算中的异同。  ...矩阵定义运算实例展示   我们来列举一些常用的矩阵运算操作，对比其在Python_np,array，Python_np.matrix，Matlab上的实现方式   矩阵赋值   创建矩阵   -Python_np...; 4 5 6 ; 7 8 9 ]   矩阵元素检索   如何读取矩阵中某行某列的数值，如在以上矩阵中我们要识别第二行，第三列的数值-PythonPython的序列中各元素被视为第0个，第1个，第2个…...1,   Matlab的序列中各元素被视为第1个，第2个，第3个……   a23=A(2,3)   矩阵点乘与元素智能相乘   元素智能相乘即矩阵中各素分别对应相乘-Python_np.array  ...√array是NumPy的默认类，在程序编写中得到了最多的测试，使用第三方代码时输入输出也多为此类。

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分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（2）

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。...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。...04 错分误差 指对于分类结果中的某种类型，与参考图像类型不一致的概率。放到混淆矩阵中，就是被分类器分为A类的像元中，分类出错的像元数所占的比率。...我们也就不难发现，错分误差+用户精度=1 05 漏分误差 指对于参考图像上的某种类型，被分类器分为其他类别的概率。放到混淆矩阵中就是真实情况为A类的像元数中有多少像元数被分类器分为了别的类别。...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

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分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（1）

分类模型的评估指标有很多，今天小编给大家准备的是混淆矩阵。 简介 首先我们来解释一下什么是分类模型的评估指标。...其有两种表现形式：定量指标和图表指标；定量指标即以具体数值来表示分类质量；图表指标即以图表的形式来表示分类质量，以达到增强可视化评估的效果。 我们今天介绍的混淆矩阵就是一个图表形式的指标。...基础知识 01 样本一级指标 一级指标分为以上四类： TP：模型预测值为正，真实情况亦为正的样本数量； FP：模型预测值为正，但真实情况为负的样本数量，亦称误报，是统计学中的第一类错误； FN：模型预测值为负...，但真实情况为正的样本数量，亦称漏报，是统计学中的第二类错误； TN：模型预测值为负，真实情况亦为负的样本数量。...由以上内容可以获得结论：对于一款分类模型，TP值与TN值的数量越多，FP值与FN值的数量越少，模型的分类精度就越高。 02 样本二级指标 混淆矩阵统计的是样本在各个一级指标的数量。

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混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class） 下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...=None) y_true: 是样本真实分类结果，y_pred: 是样本预测分类结果 labels：是所给出的类别，通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重 实现例子：

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python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式

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。 1.输入 从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。...my_confusion_matrix()函数： 主要是针对预测出来的结果，和原来的结果对比，算出混淆矩阵，不必自己计算。其对每个类别的混淆矩阵都计算出来了，并且labels参数默认是排序了的。...主要参考sklearn官网 补充拓展：[sklearn] 混淆矩阵——多分类预测结果统计 调用的函数：confusion_matrix(typeTrue, typePred) typeTrue：实际类别...，list类型 typePred：预测类别，list类型 结果如下面的截图： 第i行：实际为第i类，预测到各个类的样本数 第j列：预测为第j类，实际为各个类的样本数 true↓ predict→...以上这篇python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式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。

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python中多个if语句用法_python中if函数多个条件怎么用

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 python的if语句为条件判断语句，习惯与else搭配使用。...if 结构允许程序做出选择，并根据不同的情况执行不同的操作 if的用法 1.只有 if 进行判断desserts = [‘ice cream’, ‘chocolate’, ‘apple crisp’,...) 3. if – elif – else 进行判断，其中 elif 不是唯一的，可以根据需要添加，实现更细粒度的判断# 对不同的 dessert 输出不完全相同的结果 for dessert in desserts...like %s.” % dessert) 值得注意的一点是：当整个 if 判断满足某一个判断条件时，就不会再继续判断该判断条件之后的判断 4.特殊的判断条件if 0: # 其他数字都返回 True print...”) # 结果是这个 if None: # None 是 Python 中特殊的对象 print(“True.”) else: print(“False.”) # 结果是这个 if 1: print(“

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python中的类

关键字：class 含义：带有某些属性和方法的一个集合，可以理解成模板。 object的概念：类的实例。以对应类为模板，创建出来的对象。 如何理解python中的self？ 1 实例本身，对象。...在类的代码（函数）中，需要访问Instance中对应的变量（属性)，读取之前的值和写入新的值调用对应函数（function）执行对应的动作需要访问实例的变量和调用实例的函数，Python中规定函数的第一个参数...PS：类中函数的第一个参数固定为self就可以了。 如何理解python中的init()? 这是python的构造方法。..."""计算用户的年龄""" //用实例中的变量 today=datetime.date(2020,1,1)...， print(user1.name) //对象调用类中变量 print(user1.age()) //对象调用类中的方法

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python中的类

根据约定，在python中，首字母大写的名称指的是类。这个类定义中的括号是空的，因为我们要从空白创建这个类。像这样可以通过实例访问的变量称为属性。...这样，python将不会考虑这个父类方法，而只关注你在子类中定义的相应方法。...你可以将大型类拆分成多个协同工作的小类。例如可以专门定义一个Battery类来存放ElectricCar中的不断增加的关于电池属性的类。...(2)在一个模块中存储多个类：可根据需要在一个模块中存储任意数量的类，例 car.py："""一组用于表示燃油汽车和电动汽车的类"""class Car(): --snip--class Battery...将类存储在多个模块中时，你可能会发现一个模块中的类依赖于另一个模块中的类。在这种情况下，可在前一个模块中导入必要的类。

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python中处理多个异常

知识回顾 自定义异常： 1.自定义类 2.学会继承，继承Exception 3.自定义异常的构造函数 4.手动抛出异常使用raise ---- 本节知识视频教程 以下开始文字讲解： 一、处理多个异常...2.统一处理所有异常，把多个已知的异常归类到一起处理。 我们把多个明确的异常归类到一起，用同一种方式来进行处理。我们把多个异常写到同一个except中用小括号括起来，中间的异常用逗号隔开。...二、案例：做多个异常处理的案例 1.自定义多个异常 2.根据实际情况，来调用自定义的几个异常 3.处理异常 三、捕获异常取别名 在try…except语句中的except语句后面实际的异常，如果类名太长...格式 except 类常类名 as 别名 except MyCustomerException1 as mce1: 四、总结强调 1.掌握所有异常情况的情况方法try。。。...Except 2.掌握自定义异常的处理方法 3.掌握异常的明细化处理 4.掌握自定义异常的构造函数的信息传入和输出 5.掌握使用同一个except处理多个异常 本节知识源代码； #第一个自定义异常 class

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