R中有超过500个可能分类结果的混淆矩阵 - 腾讯云开发者社区

四、混淆矩阵、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 4.2 读取预测结果 4.3 使用sklearn创建混淆矩阵 4.4 使用seaborn进行可视化 4.5 通过混淆矩阵分析模型预测结果 4.6...四、混淆矩阵、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 1）混淆矩阵混淆矩阵（Confusion Matrix）是在分类问题中用于评估模型性能的一种表格形式。...它以实际类别（真实标签）和预测类别为基础，将样本的分类结果进行统计和总结。混淆矩阵的每一行代表了真实类别，每一列代表了预测类别。...4.6 使用sklearn生成各种分类指标分类报告（classification report）为我们提供了每个类别的主要分类指标的细分，这有助于我们理解模型在预测每个特定类别时的性能： # 借助混淆矩阵计算各种分类指标...对比论文中的模型评估结果(下图)，我们的模型不够完美，差距还比较大：论文评估结果将我们的混淆矩阵转化为百分数：混淆矩阵（百分比）虽然我们和作者的数据集不一样，但是我的研究方法是没错的，如果后期学到更多处理技巧

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R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

笔者寄语：分类器算法最后都会有一个预测精度，而预测精度都会写一个混淆矩阵，所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目，即True Positive+True Nagetive...（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP） 1、TPR与TNR 同时可以相应算出TPR（真正率或称为灵敏度）和TNR（真负率或称为特异度）。...TNR的延伸——AUC值为了更好的衡量ROC所表达结果的好坏，Area Under Curve（AUC）被提了出来，简单来说就是曲线右下角部分占正方形格子的面积比例。...当然，还有一个办法，找个一个比较成熟的算法作为基准，用该算法的结果作为样本来进行比照，这个方法也有点问题，如果有现成的很好的算法，就不用再研究了。...可以看出，虽然两个系统的性能曲线有所交叠但是以圆点标示的系统的性能在绝大多数情况下要远好于用方块标示的系统。从中我们可以发现一点，如果一个系统的性能较好，其曲线应当尽可能的向上突出。

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手把手教你使用混淆矩阵分析目标检测

这么说可能有些抽象，那么就先来看一个最简单的例子：二分类的混淆矩阵。图2 二分类混淆矩阵上图这张 2 x 2 大小的矩阵就是一个最简单的二分类混淆矩阵，只区分 0 或 1。...图4 多分类混淆矩阵上图就是一个四分类的混淆矩阵，与二分类的唯一不同就在于分类的标签不再是非正即负，而是会被预测为更多的类别。如果理解了之前二分类的含义，那么很容易就能理解这张多分类混淆矩阵。...同样以第一行为例，真实的标签是猫猫，但是在这十个猫猫中有一个被误分类为狗，一个被误分类为羊，我们就可以很容易的计算出猫的分类正确率为 80%，也可以很直观的看出有那些类别容易存在误识别。...其它行的结果也以此类推，就不再赘述。 2. 目标检测中的混淆矩阵经过上面的讲解，想必大家对分类任务中的混淆矩阵已经非常理解了，那么我们就把目光转向另一个任务——目标检测。...图6 目标检测中的混淆矩阵这些被分门别类的检测结果就可以填充到上图的矩阵中，这就是目标检测中的混淆矩阵。

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机器学习入门 10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵

本小节探讨使用分类准确度指标可能会引发的问题，对于极度偏斜的数据使用分类准确度并不能准确的评价算法的好坏。最后介绍混淆矩阵。...a 分类准确度的问题前几个章节介绍过衡量回归算法以及分类算法的指标：对于回归算法来说，介绍过MSE、MAE和RMSE，最后介绍了衡量回归算法最好的指标R squared；对于分类算法来说...先来看看对于一个作用在一组数据上的分类算法如何得到混淆矩阵，进一步就会看到通过这个混淆矩阵能够得到各种比分类准确度还要好的分类指标。这一小节先来看一看对于二分类问题相应的混淆矩阵是如何创建的。...如果预测结果是1-Positive阳性代表患病；如果预测结果是0-Negative阴性代表没有患病；假设模型算法对1万个人预测后的混淆矩阵如下图所示。 ?...▲算法预测1万个人的混淆矩阵对于(2, 2)的混淆矩阵：对于(0, 0)位置表示的是对于这1万个人中有9978个人他们本身并没有患癌症，同时我们的算法正确预测出他们也并没有患癌症，这就是True

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【机器学习】一文读懂分类算法常用评价指标

、混淆矩阵（Confuse Matrix）、ROC、AUC。...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。...它的每一列是样本的预测分类，每一行是样本的真实分类（反过来也可以），顾名思义，它反映了分类结果的混淆程度。...多分类问题对于多分类问题，或者在二分类问题中，我们有时候会有多组混淆矩阵，例如：多次训练或者在多个数据集上训练的结果，那么估算全局性能的方法有两种，分为宏平均（macro-average）和微平均（micro-average...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

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一份非常全面的机器学习分类与回归算法的评估指标汇总

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。...根据 TP、TN、FP、FN 即可得到二分类的混淆矩阵。 ? 准确度准确率（accuracy）是指模型预测正确（包括预测为真正确和预测为假正确）的样本数量占总样本数量的比例，即 ? 其中， ?...其中，α 的大小表示召回率对精确率的相对重要程度。多分类的情况很多时候我们遇到的是多分类问题，这就意味着每两两类别的组合都对应一个二元的混淆矩阵。...假设得到了 n 个二分类的混淆矩阵，那如何来平均这 n 个结果呢？宏平均第一种办法就是先在各个混淆矩阵中分别计算出结果，再计算平均值，这种方式称为“宏平均”。 ? ? ?

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分类模型评估指标汇总

对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。...查准率与查全率先认识几个概念正样本/正元组：目标元组，感兴趣的元组负样本/负元组：其他元组对于二分类问题，模型的预测结果可以划分为：真正例 TP、假正例 FP、真负例 TN、假负例 FN,...真正例就是实际为正、预测为正，其他同理显然 TP+FP+TN+FN=总样本数混淆矩阵把上面四种划分用混淆矩阵来表示 ?...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” ?

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机器学习评测指标概述

mAP 定义求解方式计算函数 3.4 混淆矩阵定义计算函数参考文献 1....，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...但是该计算方式与多分类模型的计算混淆矩阵时有所出入，多分类问题一般会采纳置信度最高的结果为最终结果。...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。...]=1 则表示，有一个标注结果为猫的样本，模型输出的所有预测结果均未超过给定的阈值，所以分类到Unkonw当中。

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【机器学习】第六部分：模型评估

③ 混淆矩阵混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。每一行（数量之和）表示一个真实类别的样本，每一列（数量之和）表示一个预测类别的样本。...以下是一个预测结果准确的混淆矩阵： A类别 B类别 C类别 A类别 5 0 0 B类别 0 6 0 C类别 0 0 7 上述表格表示的含义为：A类别实际有5个样本，B类别实际有6个样本，C类别实际有...以下是一个预测结果不准确的混淆矩阵： A类别 B类别 C类别 A类别 3 1 1 B类别 0 4 2 C类别 0 0 7 上述表格表示的含义为：A类别实际有5个样本，B类别实际有6个样本，C类别实际有...根据混淆矩阵，查准率、召回率也可表示为：查准率 = 主对角线上的值 / 该值所在列的和召回率 = 主对角线上的值 / 该值所在行的和 ④ 实验利用sklearn提供的朴素贝叶斯分类器分类，并打印查准率...、召回率、R2得分和混淆矩阵： # 混淆矩阵示例 import numpy as np import sklearn.model_selection as ms import sklearn.metrics

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准确率和召回率及如何提高准确率

准确率和召回率的计算准确率是预测正确数量 / 总数量精确率(precision)是针对预测结果而言,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本.预测为正有两种可能,一种就是把正类预测为正类(...那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。...n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率(precision)和查全率(recall) 1.一种直接的做法是现在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率,记为(P1,R1),…,(Pn,Rn),再计算平均值,这样就得到...=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}Ri\) $macro-F1=\frac{2*macro-P*macro-R}{macro-P+macro-R}$ 2.还可先将各混淆矩阵对应元素进行平均...}{micro-P+micro-R}\) 如何提高准确率提高准确率的手段可以分为三种:1)Bagging 2)Boosting 3)随即森林在一般经验中,如果把好坏不等的东西掺到一起,那么通常结果会是比最坏的要好一些

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【统计】 ROC曲线(1) - 模型评估首选方案

要解释清楚这个问题的话，大家还是先回顾一下混淆矩阵。 ?...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。...不同模型的比较总的来说，AUC值越大，模型的分类效果越好，疾病检测越准确。不过两个模型AUC值相等并不代表模型效果相同，例子如下：下图中有三条ROC曲线，A模型比B和C都要好。 ?

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轻松搞懂中文分词的评测

，所以称为True Positive，简称TP； ▲二分类的混淆矩阵上面表格就是机器学习中的混淆矩阵，用来衡量分类结果的混淆程度。...P = 1%，召回率R = 100%，此时的F1 = 1.98%；假设精准率P = 50%，召回率R = 50%，此时的F1 = 50%；有了精准率、召回率以及F1值的计算方式，接下来通过上面癌症预测系统的混淆矩阵来计算精准率...前面介绍的混淆矩阵是由分类问题引出的，并且真实的样本个数和预测的样本个数相等，而中文分词是一个分块任务（chunking），并且标准答案的分词和中文分词算法预测分词结果的单词数不一定相等，以"结婚的和尚未结婚的...▲分块问题转换为分类问题将标准分词结果与分词算法预测的分词结果映射到混淆矩阵中。...▲中文分词已知的信息不论是标准分词还是分词算法预测的分词结果中负类（值为0）的区间有很多种情况，推导出所有可能的情况非常繁琐，而且没有必要，因为精准率、召回率的计算恰好只需要混淆矩阵中的第二行第二列的信息

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深度学习笔记常用的模型评估指标

但如果我们关心的是“挑出的西瓜中有多少比例是好瓜”，或者“所有好瓜中有多少比例被挑出来了”，那么错误率显然就不够用了，这时我们需要引入新的评估指标，比如 “查准率” 和 “查全率” 可能更适合此类需求的性能度量...在引入查全率和查准率之前我们必须先理解到什么是混淆矩阵（Confusion Matrix）。这个名字起得是真的好，初学者很容易被这个矩阵搞得晕头转向。...图（a）就是有名的混淆矩阵，图（b）由混淆矩阵推出的一些有名的评估指标。我们首先好好解读一下混淆矩阵里的一些名词和其意思。...比如TP我们就可以理解为分类器预测为正例（P），而且这次预测是对的（T），FN可以理解为分类器的预测是反例（N），而且这次预测是错误的（F），正确结果是正例，即一个正样本被错误预测为负样本。...通常只有在一些简单任务中，才可能使查全率和查准率都很高。再说PRC，其全称就是Precision Recall Curve，它以查准率为Y轴，、查全率为X轴做的图。它是综合评价整体结果的评估指标。

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数据分享|R语言SVM支持向量机用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化

模型评估在机器学习和统计分类中，混淆矩阵，也被称为误差矩阵，是一个特定表，其允许算法，通常是监督学习的性能的可视化（在无监督学习，通常被称为匹配矩阵）。...以一个二分类问题作为研究对象，图1的混淆矩阵显示了一个分类器可能会遭遇的所有情况，其中列（positive/negative）对应于实例实际所属的类别，行（true/false）表示分类的正确与否。...svm(as.factor(助学金金额)~学院编号+成绩排名+ table(preds,traindata$助学金金额)#分类混淆矩阵从预测结果来看，可以得到如下的混淆矩阵：通过混淆矩阵，我们可以得到准确度...从结果来看，svm模型具有较好的预测结果。对混淆矩阵进行可视化。由于ROC曲线是在一定范围的真阳性（TP）和假阳性（FP）的错误率之间的权衡分类器性能的技术。...如果二元分类器输出的是对正样本的一个分类概率值，当取不同阈值时会得到不同的混淆矩阵，对应于ROC曲线上的一个点。

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评估和选择最佳学习模型的一些指标总结

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我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...混淆矩阵可用于二元和多项分类。...上面的方法是二分类的情况，建立多分类的混淆矩阵的步骤是相似的。...评价指标在机器学习中，有许多不同的指标用于评估分类器的性能。最常用的是: 准确性Accuracy:我们的模型在预测结果方面有多好。...在二分类的混淆矩阵中，我们看到了标签 [1] 的错误分类数据较少。

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评估和选择最佳学习模型的一些指标总结

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机器学习入门 10-8 多分类问题中的混淆矩阵

本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。...本小节来简单看一下如何利用前几个小节学习的指标来处理多分类问题，在前几个小节的二分类问题中介绍了一个非常重要的小工具混淆矩阵，由混淆矩阵推导出了很多重要的指标，因此最后着重介绍多分类问题中的混淆矩阵。...在recall_score和f1_score函数中有同样的参数。...矩阵的值等于混淆矩阵中的每一个元素值除以混淆矩阵每一个行的和，即cfm / row_sums；我们并不关注那些完全预测正确的结果，所以使用fill_diagonal函数将error_matrix中对角线位置的值设置为...经过处理后的error_matrix矩阵中有很多元素都是小数，并且对角线的位置全为0。通过矩阵中的元素值很难直观的找到算法犯错误最多的地方，因此依然是将error_matrix矩阵映射成灰度图像。

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什么是语义分割_词法分析语法分析语义分析

下面是一句话解释混淆矩阵：混淆矩阵就是统计分类模型的分类结果，即：统计归对类，归错类的样本的个数，然后把结果放在一个表里展示出来，这个表就是混淆矩阵。...（参考：西瓜书 p30）： ---- 看到此处，可能对混淆矩阵有了初步了解，但大脑里依旧是：“混淆矩阵很混淆”的状态… 且慢，下面举个例子：假如：宠物店有10只动物，其中6只狗，4只猫（真实值...），现有一个模型将这10只动物进行分类，分类结果为（预测结果为）：5只狗，5只猫（预测值），对分类结果画出对应混淆矩阵进行分析（狗：正例，类别1，猫：反例，类别2）：（参考链接）等等…见此表是不是依旧懵逼...：模型对类别 i 的预测值有很多，其中有对有错，预测对的值占预测总值的比例混淆矩阵计算：类1：P1 = TP / (TP + FP) 类2：P2 = TN / (TN + FN) 类3：… MPA.../ (TP + FP + FN) MIoU：平均交并比含义：模型对每一类预测的结果和真实值的交集与并集的比值，求和再平均的结果混淆矩阵计算：以求二分类的MIoU为例 MIoU = (IoU正例

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分类模型的评价方法

机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途...1、混淆矩阵的概念 2、衍生评价指标 3、ROC曲线、AUC指标 4、R&Python中混淆矩阵函数 1、混淆矩阵的基本概念对于分类模型而言（这里仅以最简单的二分类为例，假设只有0和1两类），最终的判别结果无非就四种情况...以上四类判别结果展示在混淆矩阵上是一个两行两列的交叉矩阵，行分别代表实际的正例和负例，列分别代表预测的正例和负例。...4、R&Python中的混淆矩阵及指标计算 4.1 R语言中的混淆矩阵这里使用iris数据集来实现简单的knn分类，并使用R中的混淆矩阵来对其进行性能解读。...函数可以非常快速的输出分类器分类结果的混淆矩阵。

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【机器学习笔记】：一文让你彻底记住什么是ROCAUC（看不懂你来找我）

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。...因为如果我们过多的将坏用户当成好用户，这样后续可能发生的违约金额会远超过好用户偿还的借贷利息金额，造成严重偿失。...这里，TPR只关注90%正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那10%毫无关系，同理，FPR只关注10%负样本中有多少是被错误覆盖的，也与那90%毫无关系，所以可以看出：如果我们从实际表现的各个结果角度出发...曲线下面积对所有可能的分类阈值的效果进行综合衡量。

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

R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

手把手教你使用混淆矩阵分析目标检测

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