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  • 混淆矩阵 (confusion matrix)

    比如说 (图片来自scikit-learn https:scikitlearn.orgstableauto_examplesmodel_selectionplot_confusion_matrix.htmlconfusion_matrix()用法如下:from sklearn.metrics import confusion_matrixy_true = y_pred = confusion_matrix
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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.orgwikiConfusion_matrix)F1-Score通过公式,可以计算出,对猫而言
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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_weighty_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_matrixy_true=y_pred=C=confusion_matrix(y_true, y_pred)运行结果: ] 关于类别顺序可由 labels参数控制调整,例如 labels=,则类别将以这个顺序自上向下排列。
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  • Linq:如何理解into keyword confusion?

    我正在查看一个同事Linq查询,如下所示(查询正确执行): from ea in EquipmentApplicationjoin erl in EquipmentRoutingLocation on ea.EquipmentID equals erl.EquipmentID into erlWithNulls from erlAll in erlWithNulls.DefaultIfEmpty()join rl in RoutingLocation on erlAll.RoutingLocationID equals rl.RoutingLocationID into rlWithNulls from rlAll in rlWithNulls.DefaultIfEmpty()where ea.Equipment.Master_Cell.Area.Unit.UnitID == 1160select new { ea.Equipment, ea.ApplicationFriendlyName, rlAll } 我搞不懂为什么会这样。我的理解是‘into’关键字结束了当前范围上下文(以及创建的任何变量都超出了作用域),并创建了一个新的变量。
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  • Linq Expression Confusion结合延迟执行

    一旦路径匹配特定的需求或模式,我想执行代码的特定部分。我将从不同的插件中导入一些路径,这些路径将被搜索并整理出来,这些路径对我的意图有用或无用。 我的想法是,一旦我从那些pathes得到匹配,我想创建这个类的实例并调用它返回一个方法view。 我可以弄清楚能够传递一个委托并调用适当的代码,但仍然让我拿着一个指向该类的指针,我不想要。我想创建这个类的实例并调用所需的方法。 这是大纲: public class TestView : IView{ public void Render(ViewContext viewContext, System.IO.TextWriter writer) {}} class TestViewCreator{ public IView CreateView(object Arguments) { return new TestView(); }} public class CentralStash{ T = TestViewCreator How do I describe the method I want to call (CreateView)? public void RegisterPath(string url, object Arguements) { } public IView GetView(string url) { var viewCreator = ObjectFactory.GetInstance(); How do I call the method description on the type that I have jsut instanced? return null; }} 我觉得我应该在这里使用路线,或者可能是表达方式?我知道这可能与代表有关,但我不希望因为他们的指针而围绕一些对象。 向正确的方向轻推将是值得赞赏的。 更新: 我可以创建界面: public interface IViewCreator{ public IView CreateView(object Arguments);} 并创建其中一个来调用CreateView,但我希望能让它变得更强大。
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  • 机器学习 - 精度评价

    分类 - 混淆矩阵 Confusion Matrixsklearn.metrics.confusion_matrixfrom sklearn.metrics import confusion_matriximage.pngC = confusion_matrix(gt_labels, pred_labels, labels=None, sample_weight=None)# C 为 n_classes x n_classes= pred_labels = confusion_matrix(gt_labels, pred_labels)# array(,# ,# ])示例2:from sklearn.metrics importconfusion_matrixgt_labels = pred_labels = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=)# array(,# ,# ])示例3:二值分类情况,from sklearn.metrics import confusion_matrixtn, fp, fn, tp = confusion_matrix(, ).ravel()#(tn
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  • 如何得到多类的混淆矩阵术语(TPR,FPR,TNR,FNR)?

    plots the confusion matrix.if normalize: cm = cm.astype(float) cm.sum(axis=1) print(Normalized confusion matrix) else: print(Confusionconfusion matrixplt.figure()plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=class_names, title=Confusion matrix, without normalization) # Plot normalized confusion matrixplt.figure()plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=class_names, normalize=True, title=Normalized confusion matrix) plt.show() 我想打印其他术语
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  • Tuning a random forest model调试随机森林模型

    使用以下代码来完成:from sklearn.metrics import confusion_matrixmax_feature_params = confusion_matrixes = {}for= confusion_matrix(y), rf.predict(X)).ravel()Now, import pandas and look at the confusion matrix weSince were using the confusion matrix, we can get the accuracy from the trace of the confusion matrix= confusion_matrix(y, rf.predict(X)) accuracy = lambda x: np.trace(x) np.sum(x, dtype=float) confusion_matrixes=accuracy(confusion_matrixes)accuracy_series = pd.Series(confusion_matrixes)# heres where well update
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  • CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列(二十三)

    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。(float) cm.sum(axis=1) print(Normalized confusion matrix) else: print(Confusion matrix, without normalization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。(cm, names) Confusion matrix, without normalization]?
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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!)。def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title=Confusion matrix, cmap=plt.cm.Blues):(y_test, pred, labels=)plot_confusion_matrix(cm, classes=)accuracy: 0.857Confusion matrix, without normalization(y_test, pred, labels=)plot_confusion_matrix(cm, classes=)accuracy: 0.893Confusion matrix, without normalization(y_test, pred, labels=)plot_confusion_matrix(cm, classes=)accuracy: 0.936Confusion matrix, without normalization
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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    腾讯黑石物理服务器2.0(CPM)是一种包年包月的裸金属云服务,为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务,您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量,获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
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    云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
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  • 批量计算

    批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
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  • 消息队列 CMQ

    腾讯云消息队列(CMQ)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)之间的收发消息,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。CMQ 支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
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