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....（2） 用动态规划查找最大概率路径问题理解 从上图可以看出切词之后，有多条路径，也就是说有歧义。这里采用动态规划的最优化搜索。
即 F1 是 P 和 R 的调和平均数。 与算数平均数 和 几何平均数相比，调和平均数更重视较小值。 在一些应用中，对查准率和查全率的重视程度有所不同。...β>0，β度量了查全率对查准率的重要性，β=1时即为F1 β>1，查全率更重要，β<1，查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说，那么可以转化为多个二分类，即多个混淆矩阵，在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率...，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ?...方法2 把混淆矩阵中对应元素相加求平均，即 TP 的平均，TN 的平均，等，再计算查准率、查全率、F1，这样得到“微查准率”，“微查全率”和“微F1” ? ?...ROC 与 AUC 很多学习器是为样本生成一个概率，然后和设定阈值进行比较，大于阈值为正例，小于为负例，如逻辑回归。
本文详细阐述混淆矩阵的原理和Python实现实例，其它指标会在后续文章中详尽阐述，敬请期待 ?...定义绘制混淆矩阵的函数 4.4 绘制单个混淆矩阵 4.5 设定不同的阈值一次绘制多个混淆矩阵 一、什么是混淆矩阵 ?...混淆矩阵是用于评价分类模型效果的NxN矩阵，其中N是目标类别的数目。矩阵将实际类别和模型预测类别进行比较，评价模型的预测效果。...为了便于大家记忆，可以把混淆矩阵中的P和N看成模型的预测结果positive和negative，这里的positive和negative不表示好和坏，只表示模型的类别1(positive)和0(negative...5 设定不同的阈值一次绘制多个混淆矩阵 我把阈值设定成了0.1、0.2一直到0.9，可以看下不同阈值对应的模型准确率、召回率等指标。通过指标数值推测未来排查名单的概率阈值。
故而当阈值只有0.5的时候，有且仅有一个混淆矩阵与之对应。...但实际上我们的阈值可以取0-1之间的任何一个数，因此我们可以得到很多个混淆矩阵 有没有一种方法能把所有的混淆矩阵表示在同一个二维空间内呢?...ROC曲线 回到刚才那个对图片进行分类的例子，当阈值在[0,0.1]区间时，分类器认为所有的图片都是汉堡，这时我们就能得到一个混淆矩阵以及该混淆矩阵中TPR和FPR的值，同时在二维平面坐标轴中得到一个坐标为...(1,1)的点 同理，当我们的阈值取(0.1,0.2]，(0.2,0.3]，…，(0.9,1]时，都会有一个新的混淆矩阵的TPR和FPR的值与之对应，同时二维空间中也会出现一个新的点与之对应，...知道阈值取到最大，二维空间中找到了所有与混淆矩阵对应的点，我们把这些点连起来就得到了我们所需要的ROC曲线 由上可知，ROC曲线的横坐标和纵坐标其实是没有相关性的，所以不能把ROC曲线当做一个函数曲线来分析
、混淆矩阵（Confuse Matrix）、ROC、AUC。...另一个原因是，ROC和上面做提到的P-R曲线一样，是一种不依赖于阈值（Threshold）的评价指标，在输出为概率分布的分类模型中，如果仅使用准确率、精确率、召回率作为评价指标进行模型对比时，都必须时基于某一个给定阈值的...物理意义 AUC对所有可能的分类阈值的效果进行综合衡量。首先AUC值是一个概率值，可以理解为随机挑选一个正样本以及一个负样本，分类器判定正样本分值高于负样本分值的概率就是AUC值。...简言之，AUC值越大，当前的分类算法越有可能将正样本分值高于负样本分值，即能够更好的分类。 混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）又被称为错误矩阵，通过它可以直观地观察到算法的效果。...简单理解，宏平均就是先算出每个混淆矩阵的P值和R值，然后取得平均P值macro-P和平均R值macro-R，再算出\(Fβ\)或\(F1\)，而微平均则是计算出混淆矩阵的平均TP、FP、TN、FN，接着进行计算
混淆矩阵 混淆矩阵（confusion matrix）是一个评估分类问题常用的工具，对于 k 元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果。...对于常见的二分类，它的混淆矩阵是 2x2 的。...ROC 在前面介绍的这些指标中（如准确率、精确率、召回率等）都需要得到模型预测的结果（正类或负类），对很多模型来说，预测得到的是一个属于正类的概率值，所以就需要指定一个阈值，阈值以上的为正类，否则为负类...logloss衡量的是预测概率分布和真实概率分布的差异性，取值越小越好。 回归指标 在回归学习任务中，我们也有一些评估指标，一起来看看吧！...R2用于度量因变量的变异中可由自变量解释部分所占的比例，一般取值范围是 0~1，R2越接近1,表明回归平方和占总平方和的比例越大,回归线与各观测点越接近,用x的变化来解释y值变差的部分就越多,回归的拟合程度就越好
在目标检测的样本分类过程中，判断框是否预测正确，一方面要比较模型输出的置信度和给定的置信度阈值，另一方面也要计算预测框与标注框的IoU，置信度阈值和IoU阈值同时满足条件才能认为预测正确。...DTs中的每一个DT，都计算它和GTs的IOU值，如果最大的IOU值大于阈值，那么就认为检测成功，算作TP，并且最大IOU值的GT被认为是匹配成功，需要将其从GTs中移除；如果该最大的IOU值小于阈值，...，但是猫和非猫的概率总和不像二分类问题一样总和为1，因此在围绕某个阈值上下波动的时候，最终的评测结果不一定会发生变化，此外，对于多分类问题，当阈值超过预测结果的最大值时，会认为该样本无效，因此产生了两种计算方式...， 1.计算某一个类别（猫）的pr曲线时，只考虑模型输出中该类别的输出，那么猫和非猫的概率总和为1，计算方式与二分类问题一致。...定义 混淆矩阵(confusion matrix)，也叫误差矩阵，用于直观的表示分类任务中各个类别的预测情况。
本节课就给大家详细讲解分类模型中常用的模型评价方法--混淆矩阵、ROC曲线与AUC。 ...混淆矩阵 我们以常见的二分类问题为例，假设模型预测为正例记为1(positive)，反例记为0(negative)，那么我们可以根据实际情况与模型预测情况得到以下一张表格，它就是我们常说的混！淆！...那么，对应到混淆矩阵中，就是希望TP与TN对应位置的数值越大越好，而FP与FN对应位置的数值越小越好。...)（在所有预测为正例的结果中，预测正确的占比） 3.召回率(Recall) = TP / (TP + FN) （在所有实际值为正例的结果中，预测正确的占比） 4.F1_score = 2*P*R/(P...+ R) (P代表精确率，R代表召回率） 注：1、以上几个指标范围在0-1之间，数值越大表示相应结果越好； 2、精确率是针对预测结果而言的，召回率是针对实际结果而言的； 3、混淆矩阵也可以用作多分类问题
label为1； US＝U＋S，且label为－1； 用PS和US训练一个分类器g； 对U使用g， 得到每个样本d的分类概率pr(d)； 用S确定阈值tr； 当pr(d)<tr,将d加入RN 其中，一般从...阈值tr的选择上，应满足S中正例错误率低于1-r的条件下，最小化U中正例数目。 训练分类器 在得到RN后，用P和RN通过传统机器学习分类算法，训练分类器，预测新样本。...step3：使用朴素贝叶斯分类，对ps和us训练分类器，并作用到u集合上，计算每个样本的分类概率。朴素贝叶斯分类可用e1071包中的naiveBays函数。 ?...step4：使用s确定阈值tr，并将分类概率小于tr的u中样本加入rn。这里为了简化操作，选择s中所有样本分类概率的10%分位点作为tr。 ?...step5：使用p和rn训练svm分类器，并对测试集test进行预测，通过混淆矩阵观察分类效果。svm分类器可用e1071包中对svm函数实现。 ? 最终混淆矩阵效果为： ?
混淆矩阵 混淆矩阵定义为（类x类）大小的矩阵，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的组成部分。 ?...，调整阈值然后填充相关的混淆矩阵和其他属性始终是一个好习惯。...另一方面，FPR是被错误分类的负面示例的比例。ROC图总结了每个阈值的分类器性能。因此，对于每个阈值，我们都有TPR和FPR的新混淆矩阵值，这些值最终成为ROC 2-D空间中的点。...当您有一个模型输出概率时，该模型将使用该模型，该模型会根据预测与实际标签的偏差来考虑预测的不确定性。...在代码中，w1和w2分别对应正类和负类的权重。
本文内容 什么是混淆矩阵 目标检测中的混淆矩阵 使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 总结 1....使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 在理解了什么是混淆矩阵以及如何分析混淆矩阵之后，就可以使用 MMDetection 中提供的小工具，为自己的目标检测模型绘制一个混淆矩阵。...首先，我们需要有一份数据集（包含训练集和验证集）以及在这个数据集的训练集上训练得到的检测模型（本文使用 Pascal VOC 数据集以及 RetinaNet 作为示例）。...这是由于检测数据集中的目标过多，每个类别一般都会有成百上千的目标，为了能更好看的显示，同时也为了能够更直观的看出每个类别的识别率和误识别率，这里就对混淆矩阵的每一行中的数值都除以了对应类别的总数进行归一化...从最后一列也能看出，有 4% 的猫存在漏检。 除了猫狗之间容易出现误识别，牛和马，公交车和轿车，沙发和椅子之间也都存在误识别。 如果我们单看混淆矩阵的最右边一列，就能够看出每个类别漏检的概率。
对这个问题的预测结果是概率输出，假设阈值为0.5，将这些概率输出转换为类输出。 1. 混淆矩阵(Confusion Matrix) 混淆矩阵是一个NxN矩阵，其中N是预测的类数。...我们的案例的准确率达到88%。从以上两个表中可以看出，精确率较高，而真负率较低。灵敏度和特异度也一样。这主要是由我们选择的阈值驱动的。如果我们降低阈值，这两对完全不同的数值会更接近。...使用ROC曲线的最大优点是它独立于responders比例的变化。让我们首先尝试了解什么是ROC(接收者操作特征)曲线。如果我们看下面的混淆矩阵，我们观察到对于概率模型，我们得到每个度量的不同值。...以阈值为0.5为例，下面是对应的混淆矩阵： ? 你可以看到，这个阈值的灵敏度是99.6％，(1-特异性)约为60％。这一对值在我们的ROC曲线中成为一个点。...这是因为它具有从混淆矩阵的柱状计算中出来的两个轴。在响应率变化的情况下，x轴和y轴的分子和分母将以类似的比例改变。 6. 对数损失(Log Loss) AUC ROC考虑用于确定模型性能的预测概率。
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。...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。...ROC和AUC 接收器工作特性曲线（ROC）： 它是 通过从模型给出的概率得分的反向排序列表中获取多个阈值而计算出的TPR（真正率）和FPR（假正率）之间的关系图。 ?...您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。现在，以概率分数的降序对所有值进行排序，并以等于所有概率分数的阈值一一取值。...摘要 因此，简而言之，您应该非常了解您的数据集和问题，然后您始终可以创建一个混淆矩阵，并检查其准确性，精度，召回率，并绘制ROC曲线，并根据需要找出AUC。
绘制原理 ROC曲线其实是多个混淆矩阵的结果组合。以疾病检测为例，这是一个有监督的二分类模型，模型对每个样本的预测结果为一个概率值，我们需要从中选取一个阈值来判断健康与否。...定好一个阈值之后，超过此阈值定义为不健康，低于此阈值定义为健康，就可以得出混淆矩阵。 ?...而如果在上述模型中我们没有定好阈值，而是将模型预测结果从高到低排序，将每次概率值依次作为阈值，那么就可以得到多个混淆矩阵。...对于每个混淆矩阵，我们计算两个指标TPR和FPR,以FPR为x轴，TPR为y轴画图，就得到了ROC曲线。 ? ?...曲线上的每个点向X轴做垂线，得到若干梯形，这些梯形面积之和也就是AUC；(2)Mann-Whitney统计量： 统计正负样本对中，有多少个组中的正样本的概率大于负样本的概率。
为什么要使用它？ 我记得在我第一次回答的时候，我将准确率，精准率，召回率等概念混淆了，最后一团乱。回去以后我从头到尾梳理了一遍所有相关概念，后面的面试基本都回答地很好。...本篇我们主要讨论与分类相关的一些指标，因为AUC/ROC就是用于分类的性能度量标准。 ▌混淆矩阵，准确率，精准率，召回率 1. 混淆矩阵 在介绍各个率之前，先来介绍一下混淆矩阵。...如果我们用的是个二分类的模型，那么把预测情况与实际情况的所有结果两两混合，结果就会出现以下4种情况，就组成了混淆矩阵。 ? 由于1和0是数字，阅读性不好，所以我们分别用P和N表示1和0两种结果。...后来人们将其用于评价模型的预测能力，ROC曲线是基于混淆矩阵得出的。 ROC曲线中的主要两个指标就是真正率和假正率，上面也解释了这么选择的好处所在。...AUC（曲线下的面积） 为了计算 ROC 曲线上的点，我们可以使用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型，但这样做效率非常低。
更形象的说明，可以参考下表，也是混淆矩阵的定义： 预测：正类 预测：负类 实际：正类 TP FN 实际：负类 FP TN 精确率和召回率是一对矛盾的度量，通常精确率高时，召回率往往会比较低；而召回率高时...1.2.3 宏精确率/微精确率、宏召回率/微召回率以及宏 F1 / 微 F1 很多时候，我们会得到不止一个二分类的混淆矩阵，比如多次训练/测试得到多个混淆矩阵，在多个数据集上进行训练/测试来估计算法的“...全局”性能，或者是执行多分类任务时对类别两两组合得到多个混淆矩阵。...总之，我们希望在 n 个二分类混淆矩阵上综合考察精确率和召回率。这里一般有两种方法来进行考察： 1.第一种是直接在各个混淆矩阵上分别计算出精确率和召回率，记为 ?...2.第二种则是对每个混淆矩阵的对应元素进行平均，得到 TP、FP、TN、FN 的平均值，再基于这些平均值就就得到微精确率(micro-P)、微召回率(micro-R)以及微 F1(micro-F1) ,
混淆矩阵 混淆矩阵是一个N×N矩阵，N是预测的类的数量。针对目前的问题，有N = 2，因此得到一个2×2的矩阵。...如果看下面的混淆矩阵，就会观察到对于概率模型，每个指标的值不同。 因此，对于每种敏感度，都会有不同的特异度。两者差异如下： ROC曲线是敏感度和（1-特异度）之间的曲线。...下图本案例的ROC曲线。 以阈值为0.5为例（参考混淆矩阵）。这是混淆矩阵： 如你所见，此时敏感度为99.6％，（1-特异性）大约为60％。该坐标在ROC曲线中成为点。...这是因为它有两个来自混淆矩阵柱状计算中的轴。在响应率变化的情况下，x轴和y轴的分子和分母也会有相应的改变。 6. 对数损失 确定模型性能时AUC-ROC会考虑预测概率。...如何使用任何型号实现k折？ R和Python中的k折编码非常相似。
目录 PR曲线概念 precision（精准率）和recall（召回率） PR曲线功能说明 PR曲线概念 PR曲线中的P代表的是precision（精准率），R代表的是recall（召回率），其代表的是精准率与召回率的关系...precision（精准率）和recall（召回率） 上述中介少了PR曲线的实质代表为precision（精准率）和recall（召回率），但是这二者是什么呢？下面咱们进行相关的讲述。...首先，我们了解一下混淆矩阵，如下表。 其中，把正例正确地分类为正例，表示为TP（true positive），把正例错误地分类为负例，表示为FN（false negative）。...从混淆矩阵可以得出精准率与召回率： precision = TP/(TP + FP) recall = TP/(TP +FＮ) PR曲线功能说明 一条PR曲线要对应一个阈值（统计学的概率）。...通过选择合适的阈值(比如K%)对样本进行合理的划分，概率大于K%的样本为正例，小于K%的样本为负例，样本分类完成后计算相应的精准率和召回率，最后我们会得到对应关系，如下图所示。
而ROC的计算又需要借助混淆矩阵，因此，我们先从混淆矩阵开始谈起。 混淆矩阵 假设，我们有一个任务：给定一些患者的样本，构建一个模型来预测肿瘤是不是恶性的。...，称为混淆矩阵。...那么接下来，我们如何利用混淆矩阵来计算ROC呢？ 首先我们需要定义下面两个变量： ? ? TPR表示，在所有良性肿瘤中，被预测为良性的比例。称为真阳性率。...我们知道，在二分类（0，1）的模型中，一般我们最后的输出是一个概率值，表示结果是1的概率。那么我们最后怎么决定输入的x是属于0或1呢？我们需要一个阈值，超过这个阈值则归类为1，低于这个阈值就归类为0。...所以，不同的阈值会导致分类的结果不同，也就是混淆矩阵不一样了，FPR和TPR也就不一样了。
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