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沙龙
1
回答
R
中
使用
confusioMatrix
的
混淆
矩阵
和
概率
阈值
r
、
confusion-matrix
当我尝试
使用
confusionMatrix错误时,我得到了这个错误消息:data
和
reference应该是具有相同级别的因子。这是我
的
带有ROC曲线
的
glm模型
的
代码 library(pROC)library(e1071)#set.seed(6)confusionMatrix(BF_test$fm,p[,-1]
浏览 34
提问于2021-01-17
得票数 1
1
回答
用
概率
分数
和
二值决策绘制ROC曲线
的
区别是什么?
roc
绘制ROC
的
w.
r
.t
概率
分数给出了阶梯式
的
版本。 但在我看来,我发现
使用
二进制决策更好,因为ROC曲线只是对不同
混淆
矩阵
w.
r
.t不同
阈值
的
总结。
混淆
矩阵
显示了二元决策。他们
的
优势还是某些情况,用prob.scores绘制中华民国曲线比二元决策要好呢?
浏览 0
提问于2020-09-14
得票数 2
1
回答
从
阈值
的
频率分布可以得出什么推论?
classification
、
machine-learning-model
我有两个模型
的
正级
概率
分数。这些
概率
分数(
阈值
)
的
频率分布如下📷📷 这是一个二元分类问题。所获得
的
阈值
是从测试数据
中
得到
的
。对于两个模型,
混淆
矩阵
中
的
统计量几乎相同。我们还能从
阈值
的
频率
中
得出其他
的
结论。
浏览 0
提问于2020-01-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
对
混淆
矩阵
的
平均精度得分过高
machine-learning
、
scikit-learn
、
precision-recall
、
imbalanced-data
我正在开发一个机器学习科学工具包-学习模型上
的
不平衡数据集(二进制分类)。看看
混淆
矩阵
和
F1分数,我期望一个较低
的
平均精度得分,但我几乎得到一个完美的分数,我不知道为什么。这是我得到
的
输出:[[6792 199]F1评分: 0.63我是给予avg精确评分功能
的
科学知识-学习
概率
,这是什么包说
使用
浏览 6
提问于2022-05-02
得票数 -1
1
回答
多类分类
概率
阈值
的
标定
machine-learning
、
classification
、
class-imbalance
、
confusion-matrix
、
probability-calibration
该网络由一个CNN
和
两个完全连接
的
层组成。CNN由卷积层组成,然后是批规范化、再激活、最大池
和
退出。这三个类是不平衡
的
(如下面的
混淆
矩阵
所示)。我已经优化了网络
的
参数,使AUC最大化。我用宏观
和
微观平均来计算AUC。从中华民国
的
图谋
中
可以看出,AUC并没有那么糟糕。另一方面,混乱
矩阵
看起来很糟糕,尤其是第一个(低)类
的
预测很糟糕。网络倾向于预测多数阶级。作为网络
的
浏览 0
提问于2020-12-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
我们是否可以在计算分类误差时更改Logistic回归采用
的
默认分界值(0.5),而不是更改
logistic-regression
我们知道logistic回归
的
工作流程是,它首先根据一些方程获得
概率
,然后
使用
缺省截止值进行分类。在我为这个查询寻找答案
的
过程
中
,我发现:- 1。)我们可以找到最优
的
截止值,从而提供最佳
的
精度,并相应地构建
混淆
浏览 7
提问于2018-02-20
得票数 0
1
回答
图像分割
的
后处理多类预测?
image-processing
、
machine-learning
、
neural-network
、
computer-vision
我
的
FCN被训练来检测10个不同
的
类,并产生一个500x500x10
的
输出,每个最终维度都是一个不同类
的
预测
概率
。因此,我不需要任意地为每个类选择
阈值
,而是
使用</em
浏览 0
提问于2018-08-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么
混淆
度量
中
的
正样本大小比实际数据小?
python
、
machine-learning
、
logistic-regression
我正在对我
的
优惠券数据集进行逻辑回归,coupon.flag.value_counts()显示有22356个负样本
和
2961个正样本。但在构建logistic回归模型后,训练
混淆
度量
中
的
正样本总数仅为51。(test_size= 0.3)有人能帮我找出问题所在吗?谢谢!metrics.confusion_matrix(y_train,y_pred_train) array([[15589, 34], [ 2081, 17]]) 正如我所说
的
,
浏览 17
提问于2019-12-21
得票数 0
1
回答
在有多个
阈值
的
情况下,为决策树构建一个ROC是否有意义?
machine-learning
、
classification
、
confusion-matrix
我理解,当输出是
概率
时,例如,用logistic回归模型来建立ROC曲线。您可以通过改变截止
阈值
来构建ROC曲线。else: decision = position decision = negative 您可以调整两个属性
的
截止值,所有这些都会影响您
的
混淆
矩阵
。当有多个
阈值
时,建立一个ROC曲线是否有意义
浏览 0
提问于2020-06-24
得票数 3
1
回答
我
的
ROC曲线
的
一个区域在随机线以下,如何修改
混淆
矩阵
?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
deep-learning
、
roc
在下面的roc曲线
中
,当
阈值
较低时,roc_curve会低于随机线,为什么会发生这种情况?
混淆
矩阵
是这样
的
,我
的
问题是
混淆
矩阵
中
的
下列元素(TP,FP,TN,FN)应该增加还是减少,这样才能在随机线上得到roc_curve?
浏览 3
提问于2019-11-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
H2o:在训练
和
测试期间,有没有办法固定H2ORandomForestEstimator性能
的
阈值
?
performance
、
random-forest
、
h2o
、
threshold
阈值
不断变化(训练时为0.5%,验证时为0.313725489027 ),我喜欢在H2ORandomForestEstimator中固定
阈值
,以便在微调期间进行比较。有没有办法设定门槛?h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/master/3484/docs-website/h2o-py/docs/modeling.html#h2orandomforestestimator
中
,没有这样
的
参数。如果没有办法设置,我们怎么知道我们<
浏览 13
提问于2019-07-03
得票数 1
2
回答
在DAI部署期间,用于得分新预测
的
最终
阈值
是什么/在哪里?
python
、
driverless-ai
我有一个二进制分类问题,在DAI
中
运行,并得到测试AUC
的
。我在哪里找到在部署期间用来记录新
的
数据行
的
概率
阈值
?一个例子是.50
的
阈值
;即目标变量>.50得到1,而target<.50在决策期间得到0(反之亦然)。在曲线上移动时,我需要超过4位数字连接数的确切
阈值
。在下面的图片中,与
阈值
匹配,不能得到相同
阈值
的
混淆
矩阵
。注意,假阳性是
浏览 4
提问于2019-05-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
混淆
矩阵
越好,LogLoss越高?是possible>
machine-learning
、
multiclass-classification
、
loss-function
在多项式分类问题中,我尝试了两个不同版本
的
gbm。第二个模型导致更好
的
混淆
矩阵
,但更坏
的
日志损失值(在测试样本)。这怎么可能。我认为这可能是因为甲类
的
抽样量过高,而该类别的轻微减少,可能会导致失业人数
的
下降? 有什么想法吗?谢谢
浏览 0
提问于2019-07-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
R
中
增加Caret包
的
特异性
r
、
r-caret
、
confusion-matrix
我正在尝试
使用
逻辑回归
和
插入符号。数据框在"ISLR2“包
中
为"Default”。由于默认
概率
阈值
为0.5,我得到了较低
的
特异性(27%)。将此默认
概率
阈值
更改为0.2或0.7
的
方法是什么?
使用
的
代码如下: set.seed(7702)index <- sample(1:nrow(Default), 0.80*nr
浏览 19
提问于2021-09-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
创建
混淆
矩阵
python
、
confusion-matrix
这以后应该向用户推荐他们可能也喜欢
的
文章。 我如何重建它才能得到这样一个“好
的
”混乱
矩阵
,就像在这个例子中一样?[OUT] ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary a
浏览 1
提问于2020-11-19
得票数 6
2
回答
ROC曲线形状
的
不确定性
machine-learning
、
machine-learning-model
、
roc
、
model-evaluations
我正在做一个二元分类,我
和
AUC一起
使用
的
绘制
的
ROC曲线对我来说似乎很奇怪。下面是一个例子。据我所知,中华民国是真实阳性率与假阳性率
的
视觉代表。在绘制
混淆
矩阵
时,我可以看到大量
的
假阴性
和
假阳性:我不明白为什么中华民国
的
曲线只有一个断点。因此,我
的
问题是,为什么我们会有这样
的
形状,而不是典型
的
平滑(呃)单调增长
的
形状?我尝试
使
浏览 0
提问于2022-02-27
得票数 3
3
回答
随机分类器
的
AUC-ROC
classification
为什么随机分级机
的
ROC曲线下面积等于0.5,具有对角线形状?对我来说,随机分类器有25%
的
TP,TN,FP,FN,因此它只是ROC曲线上
的
一个点。
浏览 0
提问于2018-05-20
得票数 9
1
回答
R
中
logistic回归
的
confusionMatrix方法
r
、
validation
、
logistic-regression
、
confusion-matrix
我想
使用
我
的
训练数据
和
测试数据计算逻辑回归
的
两个
混淆
矩阵
:我将预测
概率
的
阈值
设置为0.5: confusionMatrix(table(predict(logitMod, type="response") >= 0.5,train
浏览 0
提问于2017-09-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
创建2*2
混淆
矩阵
的
通用解决方案
r
、
confusion-matrix
我
的
问题与这个有关,它用table()函数在
R
中产生一个
混淆
矩阵
。我正在寻找一个没有
使用
包(例如插入符号)
的
解决方案。假设这些是二进制分类问题中
的
predictions
和
labels:# Confusion matrix for thres
浏览 0
提问于2014-09-11
得票数 5
回答已采纳
1
回答
找出
R
中
混淆
矩阵
的
阈值
r
、
optimization
、
confusion-matrix
、
threshold
我在做一个logistic回归,并制作了一个表,表示预测
的
概率
、实际
的
类
和
预测
的
类。如果预测
的
概率
大于0.5,我将其归类为1,因此预测
的
类成为1。但我想将
阈值
从0.5更改为另一个值。我正在考虑寻找一个
阈值
,最大限度
的
真实阳性率
和
真实负率。在这里,我制作了一个简单
的
数据df来演示我想做
的
事情。0.51,0.3,0.2,0.35,0.78,0.69,
浏览 4
提问于2022-07-18
得票数 1
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