confusion - 腾讯云开发者社区

比如说 (图片来自scikit-learn https://scikitlearn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html...confusion_matrix()用法如下： from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = ["cat", "ant", "cat", "...cat", "ant", "bird"] y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"] confusion_matrix(y_true, y_pred

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混淆矩阵(Confusion Matrix)

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。...混淆矩阵的定义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。...II Error）真实值是negative，模型认为是negative的数量（True Negative=TN）将这四个指标一起呈现在表格中，就能得到如下这样一个矩阵，我们称它为混淆矩阵（Confusion...（这里是参见了Wikipedia，Confusion Matrix的解释,https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix）F1-Score通过公式，可以计算出

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【说站】python confusion_matrix()是什么

python confusion_matrix()是什么说明 1、计算分类器预测结果的混淆矩阵C。 2、混淆矩阵C使得C_ij等于已知在第i组中并且预计在第j组中的观测次数。...语法 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels, sample_weight, normalize) 实例 import sklearn...cm = confusion_matrix(Y_test, Y_predict) print(cm) 以上就是python confusion_matrix()的介绍，希望对大家有所帮助。

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基于 ggplot2 的 confusion matrix 可视化

本文介绍如何用 ggplot2 实现 confusion matrix 的可视化 confusion matrix 经常被用来表示两个类别重合的程度，比如在分类任务中，我们可以用 confusion matrix...在 R 中有很多现成的包可以画 confusion matrix，不过本文介绍的是一种基于 ggplot2 的实现，它的好处是灵活，可以给用户更多的自由去改进某些功能。...我们后续会介绍如何基于 heatmap 来画 confusion matrix，它的好处是使用简单，但是相对地会减少一些更改功能的自由。...这个 dataframe 应有 3 列，分别为 x, y, n，分别为 confusion matrix 的列名，行名以及二者重合元素的数量。...下面这个例子是给画好的 confusion matrix 添加一个标题： p4 <- p1 + labs(title = "Default <em>Confusion</em> Matrix") + theme(

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混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

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...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： from sklearn.metrics import confusion_matrix...y_true=[2,1,0,1,2,0] y_pred=[2,0,0,1,2,1] C=confusion_matrix(y_true, y_pred) 运行结果： [[1 1 0] [1 1 0]

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Go语言中常见100问题-#17 Creating confusion with octal literals

咋一看，我们可能认为上述程序输出结果为110（100+10），但实际上输出结果为108，这是为什么呢？在Go语言中，以0开头的整数被判断为八进制整数，所以010...

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

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。...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。...Type I Error）真实值是negative，模型认为是negative的数量（True Negative=TN）将这四个指标一起呈现在表格中，就能得到如下这样一个矩阵，我们称它为混淆矩阵（Confusion...（这里是参见了Wikipedia，Confusion Matrix的解释,https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix） F1-Score 通过公式，可以计算出...than or less than 0.5 pred_LR <- rep("Down" , 1250) pred_LR[prob_LR > 0.5] = 'Up' # Confusion

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漏洞分析丨HEVD-10.TypeConfusing

(_In_ PUSER_TYPE_CONFUSION_OBJECT UserTypeConfusionObject){ NTSTATUS Status = STATUS_UNSUCCESSFUL; PKERNEL_TYPE_CONFUSION_OBJECT...)ExAllocatePoolWithTag( NonPagedPool, sizeof(KERNEL_TYPE_CONFUSION_OBJECT), (ULONG)POOL_TAG ); if (!...{ULONG_PTR ObjectID; ULONG_PTR ObjectType;} USER_TYPE_CONFUSION_OBJECT, *PUSER_TYPE_CONFUSION_OBJECT;...Callback; };} KERNEL_TYPE_CONFUSION_OBJECT, *PKERNEL_TYPE_CONFUSION_OBJECT;最后进入初始化函数，就直接调用回调函数了：////...// Type Confusion Object Initializer//////The pointer to KERNEL_TYPE_CONFUSION_OBJECT object/// NTSTATUSNTSTATUSTypeConfusionObjectInitializer

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通过jpg图片隐藏文件

= random.randint(1, len(enc_body)//2) objectfile = "encry_%d_%d_%d_"%(len(bg_body), len(confusion...), confusion_bytes_index) + background data = bg_body + confusion + enc_body[confusion_bytes_index...:] + confusion + enc_body[:confusion_bytes_index] print(len(bg_body)+len(confusion)) print(len...(enc_body[confusion_bytes_index:])) print(len(enc_body[:confusion_bytes_index])) print(len(bg_body...)+2*len(confusion)+len(enc_body[confusion_bytes_index:])) print(len(data)) with open(objectfile

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Caffe源码 - SegAccuracyLayer

include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/util/confusion_matrix.hpp..."; // data 与 label 需有相同的 width //confusion_matrix_.clear(); //清空混淆矩阵 top[0]->Reshape(1, 1, 1,...matrix info:" << confusion_matrix_.numRows() << "," << confusion_matrix_.numCols(); confusion_matrix..._.accuracy(); // accuracy 精度 top[0]->mutable_cpu_data()[1] = (Dtype)confusion_matrix_.avgRecall(false...); // 平均 Recall top[0]->mutable_cpu_data()[2] = (Dtype)confusion_matrix_.avgJaccard(); // 平均 Jaccard

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模型评价指标—F1值

, recall_score, classification_report #绘制混淆矩阵 def plot_confusion_matrix(cm, classes,...): """ This function prints and plots the confusion matrix....normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] print("Normalized confusion...matrix") else: print('Confusion matrix, without normalization') print(cm) plt.imshow...matrix class_names = [0, 1] plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes = class_names,

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【目标检测】YOLOv5：添加漏检率和虚检率输出

class ConfusionMatrix: # Updated version of https://github.com/kaanakan/object_detection_confusion_matrix...)) print("漏检率为：") print(confusion_matrix.lou / confusion_matrix.total) # 计算虚检率 print(..."虚检样本数为：") print(int(confusion_matrix.xu)) print("虚检率为：") print(confusion_matrix.xu / confusion_matrix.total...)) print("漏检率为：") print(confusion_matrix.lou / confusion_matrix.class_total) # 计算虚检率 print("虚检样本数为：")...print(int(confusion_matrix.xu)) print("虚检率为：") print(confusion_matrix.xu / confusion_matrix.total)

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混淆矩阵简介与Python实现

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...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 : 样本权重实现代码： Python from sklearn.metrics import confusion_matrix...y_true = [2, 1, 0, 1, 2, 0] y_pred = [2, 0, 0, 1, 2, 1] C=confusion_matrix(y_true, y_pred) print(C..."cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"] y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"] C2 = confusion_matrix

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机器学习 - 精度评价

分类 - 混淆矩阵 Confusion Matrix sklearn.metrics.confusion_matrix from sklearn.metrics import confusion_matrix...image.png C = confusion_matrix(gt_labels, pred_labels, labels=None, sample_weight=None)[source] # C...gt_labels = [2, 0, 2, 2, 0, 1] pred_labels = [0, 0, 2, 2, 0, 2] confusion_matrix(gt_labels, pred_labels...) # array([[2, 0, 0], # [0, 0, 1], # [1, 0, 2]]) 示例2： from sklearn.metrics import confusion_matrix...tn, fp, fn, tp = confusion_matrix([0, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 0]).ravel() #(tn, fp, fn, tp) #(0, 2, 1, 1

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消灭假新闻：使用Scikit-Learn检测虚假新闻

我个人觉得confusion matrices更容易比较和阅读，所以我使用scikit-learn文档来构建一些易于阅读的confusion matrices（谢谢开源！）。...除了confusion matrices之外，scikit-learn有许多方法来可视化和比较模型。...0.857 Confusion matrix, without normalization ?...0.893 Confusion matrix, without normalization ?...0.936 Confusion matrix, without normalization ?

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Tuning a random forest model调试随机森林模型

(max_features=max_feature) rf.fit(X[training], y[training]) confusion_matrixes[max_feature] = confusion_matrix...import pandas as pd confusion_df = pd.DataFrame(confusion_matrixes) import itertools from matplotlib...Since we're using the confusion matrix, we can get the accuracy from the trace of the confusion matrix...(x) / np.sum(x, dtype=float) confusion_matrixes[n_estimator] =accuracy(confusion_matrixes[n_estimator...]) accuracy_series = pd.Series(confusion_matrixes) # here's where we'll update the confusion matrix with

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用Streamlit构建机器学习应用

import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix...(y_test,pred_dtc) st.write('Confusion matrix: ', cm_dtc)elif classifier == 'Support Vector Machine...(y_test,pred_svm) st.write('Confusion matrix: ', cm) 现在，让我们检查每一段代码。...(y_test,pred_dtc) st.write('Confusion matrix: ', cm_dtc)elif classifier == 'Support Vector Machine...(y_test,pred_svm) st.write('Confusion matrix: ', cm) ?

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CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

原标题：CNN Confusion Matrix With PyTorch - Neural Network Programming 在这节课中，我们将建立一些函数，让我们能够得到训练集中每个样本的预测张量...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。...plot_confusion_matrix 对于最后一次导入，请注意plotcm是一个文件plotcm.py，位于当前目录中的资源文件夹中。...该函数称为plot_confusion_matrix（）。plotcm.py文件需要包含以下内容，并且位于当前目录的resources文件夹中。...我们已经准备好绘制混淆矩阵，但是首先我们需要创建一个预测类名称列表，以传递给plot_confusion_matrix（）函数。

5.3K2 0

基于 OpenCV 的图像分割

confusion矩阵我们sklearn.metrics.confusion_matrix()用来获取该矩阵元素，如下所示。...get_confusion_matrix_elements（） def get_confusion_matrix_elements(groundtruth_list, predicted_list):...get_confusion_matrix_intersection_mats（） def get_confusion_matrix_intersection_mats(groundtruth, predicted...confusion_matrix_arrs['fn'] = np.logical_and(groundtruth, predicted_inverse) return confusion_matrix_arrs...get_confusion_matrix_overlaid_mask（） def get_confusion_matrix_overlaid_mask(image, groundtruth, predicted

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R分类器性能评价：图形方法

，预测为1且预测正确 TN，真反例/真阴性，预测为-1且预测正确 FP，假正例/假阳性，预测为1且预测错误 FN，假反例/假阴性，预测为-1且预测错误把上面的这四种结果构造列联表，就得到混淆矩阵（Confusion...<- table(credit.test$Class, Class.p) # confunsion matrix confusion ## Class.p ## 0 1 ## 0 15 13 ## 1...分类器预测正确的比例称正确率（accuracy）：（TP+TN）/T 分类器预测错误的比例称错误率（error rate）:(FP+FN)/T TP <- confusion[4] TN <- confusion...[3] FP <- confusion[2] FN <- confusion[1] N <- sum(credit.test$Class == 0) P <- sum(credit.test$Class...== 1) TPR <- TP/P TNR <- TN/N FPR <- FP/P FNR <- FP/N ACC <- (sum(TN) + sum(TP))/sum(confusion) ERR

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