preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。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。
MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字的图片，每张图片上面有代表的数字标记。
这是我学习hands on ml with sklearn and tf 这本书做的笔记，这是第三章
【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
【导读】上一次专知推出基于信息理论的机器学习报告，大家反响热烈，今天是胡老师提供的第二部分（为第三章内容）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个部分： 引言（Introduction） 信息理论基础（Basics of Informati
在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。
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。
知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。其中一些指标是精度，召回率，ROC曲线和F1得分。
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）。
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。
第3章 分类 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@时间魔术师 校对：@Lisanaaa @飞龙 在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。 MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST 这个数据集，它有着 70000
精度和查全率源自信息检索，但也用于机器学习设置中。但是，在某些情况下，使用精度和查全率可能会出现问题。在这篇文章中，我将讨论召回率和精确度的缺点，并说明为什么敏感性和特异性通常更有用。
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。
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）。
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。
假设这样一种情况，你对一个样本不均匀的数据集做了一段时间的处理，在这期间你用其中一部分数据做试验，测试了n种机器学习方法，然后喜闻乐见的发现每次的准确率都高达95%。你觉得这95%的准确率真的是实至名归吗？
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！
你好，我是zhenguo 对机器学习的评估度量是机器学习核心部分，本文总结分类问题常用的metrics 分类问题评估指标 在这里，将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标 1 Confusion Matrix 这是衡量分类问题性能的最简单方法，其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预测”，此外，这两个维度都有“真阳性（TP）”、“真阴性（TN）”、“假阳性（FP）”和“假阴性（FN）”，如下所示： 与混淆矩阵相关的术语解释如下： -真阳（TP）− 当数据点
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。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。
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。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。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。
你呀，你别再关心灵魂了，那是神明的事。你所能做的，是些小事情，诸如热爱时间，思念母亲，静悄悄地做人，像早晨一样清白。
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。
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。
我给你写了一篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？》，为你讲解了 Tensorflow 2.0 处理结构化数据的分类。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节首先通过具体的编程实现混淆矩阵进而计算精准率和召回率两个指标，最后使用sklearn中封装的库函数实现混淆矩阵、精准率以及召回率。
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。
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。
这几天跑的模型是以论文摘要，说的再详细一些就是对摘要进行标记，然后用标记后的数据在模型中训练
对于二分类任务，keras现有的评价指标只有binary_accuracy，即二分类准确率，但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标，例如精确率，召回率，F1-score等等，因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。
总第96篇 前言 前面的推文中介绍了几种常用的机器学习算法，每个算法都有各自的优劣势，我们应该选择根据每个算法的优劣势去合理的选择适合我们需求的算法，以此达到效果最优，那么什么样的效果才是最优的，用
该文介绍了如何使用sklearn库中的各种指标评估模型的性能。包括分类的指标如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线以及回归的指标如均方误差、均方根误差、平均绝对误差和R方值等。同时，还介绍了如何对模型进行调优，包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等方法。
2016年，我国员工离职率达到20.1%，一线城市22.4%，意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高，达到25.1%，其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利，那么将大数据运用于员工离职预测，帮助企业制定策略、留住人才，势在必行，必定大有可为。
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。
对机器学习的分类结果进行分析是一个很重要的过程，之前一直忽略了这一个过程，一直到使用了Scikit-learn之后才发现有一堆不懂的名词需要学习。下面主要解释下混淆矩阵、准确率、召回率、f1-score等概念。这些概念其实也是模式识别和信息检索里面经常碰到的东西。
分类模型（分类器）是一种有监督的机器学习模型，其中目标变量是离散的（即类别）。评估一个机器学习模型和建立模型一样重要。我们建立模型的目的是对全新的未见过的数据进行处理，因此，要建立一个鲁棒的模型，就需要对模型进行全面而又深入的评估。当涉及到分类模型时，评估过程变得有些棘手。
ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic（受试者工作特征曲线 ），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC 曲线。ROC曲线以真正例率TPR为纵轴，以假正例率FPR为横轴，在不同的阈值下获得坐标点，并连接各个坐标点，得到ROC曲线。 对于一个分类任务的测试集，其本身有正负两类标签，我们对于这个测试集有一个预测标签，也是正负值。分类器开始对样本进行分类时，首先会计算该样本属于正确类别的概率，进而对样本的类别进行预测。比如说给出一组图片，让分类器判断该图片是否为汉堡，分类器在开始分类前会首先计算该图片为汉堡的概率，进而对该图片的类别进行预测，是汉堡或者不是汉堡。我们用概率来表示横坐标，真实类别表示纵坐标，分类器在测试集上的效果就可以用散点图来表示，如图所示
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。
今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 言归正传，步入正题！首先我们需要进行数据集的下载，也可以按照系列二中介绍的方法下载数据集，因为该数据集比较大，代码中下载比较费时，所以我给大家下载好了，直接公众号回复“mnist”，即可网盘下载。在进行分类之前，我们第一步是需要了解数据集，一起看一下数据集中都有些什么吧。 1. MNIST数据集 首
前面三个系列我们分别从机器学习入门，洞悉数据，已经数据预处理，回归建模等方面进行了系统的学习。 今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 1. MNIST数据集 首先我们通过scipy中的loadmat方式加载数据集，如下： 📷 可以看出，该数据集中主要有两部分内容，data和label，通过shape查看data可知，该数据集中有7000
MNIST 数据集已经事先被分成了一个训练集（前 60000 张图片）和一个测试集（最后 10000 张图片）
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。。
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
选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub
标签为某个分类域，定义一组标签需要同时确定标签内的类别数量，分类时在标签内的类别是互斥但必须选择一个的
明天就国庆放假了，正好赶上中秋节，首先祝大家“双节”快乐！ 不管是出去玩，还在一个人在家里，在宿舍，在自己的小房子“玩”，祝大家都能找到自己的乐趣！但是呢， 安全第一！ 想乘着国庆好好学习一把的童鞋， 也别太拼， 学习一会儿就休息一下。然后我想说，我国庆要出去“嗨”一下了，so 这期间不能更新了。。 ============================== 好，接下来我们聊一下机器学习中的一个基本概念，混淆矩阵，confusion matrix，第一个听说混淆矩阵的时候，稀里糊涂的看不懂，等到我明白了机
不同类型的噪声会对模型的分类性能产生什么样的影响呢，让我们一同进行实验，来探索那暗中作祟的标签噪声！
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