Python sklearn.metrics 提供了很多任务的评价指标，如分类任务的混淆矩阵、平均分类精度、每类分类精度、总体分类精度、F1-score 等；以及回归任务、聚类任务等多种内置函数.
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）
以上就是python confusion_matrix()的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
在机器学习中，混淆矩阵可以可视化预测的结果情形。即可以方便的看出模型是否将集中不同的类混淆。
所谓混淆矩阵，是指将模型对各个测试数据的预测结果分为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性并对符合各个观点的预测结果的数量进行统计的一种表格。
从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类，看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外，还用了加权kappa系数，所以了解一下kapp系数的知识，加权kappa还没找到更好的资料。。。 资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的
plt.subplots(figsize=(9, 9))设置画面大小，会使得整个画面等比例放大的
以上这篇使用python matploblib库绘制准确率,损失率折线图就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Streamlit是一个开放源码的Python库，它可以轻松地为机器学习建模漂亮的应用程序。你可以很容易地通过pip在你的终端上安装它，然后开始用Python编写你的网络应用程序。
1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）
KNN模型的核心思想很简单，即近朱者赤、近墨者黑，它通过将每一个测试集样本点与训练集中每一个样本之间测算欧氏距离，然后取欧氏距离最近的K个点（k是可以人为划定的近邻取舍个数，K的确定会影响算法结果），并统计这K个训练集样本点所属类别频数，将其中频数最高的所属类别化为该测试样本点的预测类别。
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。
补充知识：Python sklearn.cross_validation.train_test_split及混淆矩阵实现
今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。
原标题：CNN Confusion Matrix With PyTorch - Neural Network Programming
MIoU（Mean IoU，Mean Intersection over Union，均交并比，交集 / 并集），也就是语义分割中所谓的 Mask IoU 。 MIoU：计算两圆交集（橙色TP）与两圆并集（红色FN+橙色TP+黄色FP）之间的比例，理想情况下两圆重合，比例为1。 📷 from sklearn.metrics import confusion_matrix import numpy as np def compute_iou(y_pred, y_true): #
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）。
在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中几项就是FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。这里我们就对这块内容做一个集中的理解。分为一和二，5分钟。
In the previous recipe, we reviewed how to use the random forest classifier. In this recipe,we'll walk through how to tune its performance by tuning its parameters.
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
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
大学生恋爱心理是心理学研究中的一个重要领域。恋爱关系在大学生的生活中占据了重要地位，对他们的心理健康、学业成绩和社交能力都有显著影响。随着机器学习和深度学习技术的发展，我们可以通过分析大量数据来理解和预测大学生的恋爱心理状态。
今天给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。本文涉及到的知识点主要包含：
如果一直在阅读有关数据科学或机器学习的知识，那么一定遇到与MNIST数据集一起使用的文章和项目。数据集包括一组70,000个图像，其中每个图像是从0到9的手写数字。决定使用相同的数据集来了解如何微调机器学习模型参数可以产生差异。
精确率（Precision）与召回率（Recall）是分类任务中的常用指标，首先需要知道混淆矩阵。
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。
K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种懒惰学习算法和分类算法。此外，KNN是机器学习中最简单的方法。利用KNN进行分类，预测新点的分类。
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。
简介：随着银行、支付宝等金融机构提供的移动金融支付方式在生活中越来越普及，涉及的金融诈骗交易事件也层出不出，本实验一是查看金融诈骗交易在交易时间、交易金额等方面的特点，然后通过机器学习的方法来对这些金融诈骗交易进行识别。
（3）通过鸢尾花的花萼（sepal）和花瓣（petal）的长和宽，建立SVM分类器来判断样本属于山鸢尾（Iris Setosa）、变色鸢尾（Iris Versicolor）还是维吉尼亚鸢尾（Iris Virginica）。
最近在参赛时也发现了一个问题，就是算法在训练集上完全拟合(KS=1)，但是到测试集上衰退得比较多，即出现了过拟合的现象。
原文：https://www.cnblogs.com/shenggang/p/12133016.html
《统计学习方法》逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR）
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。
import csv csvfile = file('E:\\workspace\\data\\ex1.csv', 'rb') reader = csv.reader(csvfile) for line in reader: print line csvfile.close() import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from urllib import urlretrieve
前面讲课那么多指标，其实在Python里面可以利用sklearn这个插件快速的画出这些指标和算法。利用这个工具之前当然需要下载安装这个插件。
导入类库 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 from pandas import Series, DataFrame 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 6 from imblearn.over_sampling import SMOTE 7 from sklearn.ensemble import Gra
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。
本文中讲解的是使用sklearn实现决策树及其建模过程，包含 数据的清洗和数据分离train_test_split 采用不同的指标，基尼系数或者信息熵进行建模，使用的是X_train和y_train
可以通过在make_scorer中设定参数，确定需要用来评价的指标（这里用了fl_score），这个函数可以直接输出结果。
来源：Deephub Imba 本文约4200字，建议阅读8分钟 本文介绍了不平衡数据集的建模技巧和策略。 不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。 不平衡数据集的主要问题之一是模型可能会偏向多数类，从而导致预测少数类的性能不佳。这是因为模型经过训练以最小化错误率，并且当多数类被过度代表时，模型倾向于更频繁地预测多数类。这会导致更高的准确率得分，但少数类别
logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型基于X的函数预测P（Y = 1）。
作者简介： 唐宇迪，深度学习领域多年一线实践研究专家，同济大学硕士。 主要研究深度学习领域，计算机视觉，图像识别。精通机器学习，热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的最新算法。 故事背景 原始数据为个人交易记录，但是考虑数据本身的隐私性，已经对原始数据进行了类似PCA的处理，现在已经把特征数据提取好了，接下来的目的就是如何建立模型使得检测的效果达到最好，这里我们虽然不需要对数据做特征提取的操作，但是面对的挑战还是蛮大的。 imp
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。。
在面试中会经常碰到考察对数据挖掘算法的熟悉程度，面试官会出一道题或给出一些数据，让你结合实际谈谈你选择什么模型，该模型的大致原理是什么，使用条件有哪些，模型优缺点，如何选择特征，模型如何调参优化，如何评估模型效果等。 以下将要介绍逻辑回归，以历史数据判断银行或P2P金融机构客户贷款违约情况。 逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类或标签上。算法必须用成对的特征向量和对应的标签来估计匹配函数的参数，从而实现更好的分类效果。在二元分类中，分类算法必须把一个实例配置两个类别
压力是身体和心灵对要求或挑战性情况的自然反应。它是身体对外部压力或内部思想和感受做出反应的方式。压力可能由多种因素引发，例如工作压力、经济困难、人际关系问题、健康问题或重大生活事件。
该项目的目标是建立一个模型，该模型可以根据描述疾病的特征组合预测心脏病发生的概率。为了实现这一目标，作者使用了瑞士Cleveland Clinic Foundation收集的数据集。该项目中使用的数据集包含针对心脏病的14个特征。数据集显示不同水平的心脏病存在从1到4和0没有疾病。我们有303行人数据，13个连续观察不同的症状。此项目研究了不同的经典机器学习模型，以及它们在疾病风险中的发现。
文档处理 朴素贝叶斯算法常用于文档的分类问题上，但计算机是不能直接理解文档内容的，怎么把文档内容转换为计算机可以计算的数字，这是自然语言处理（NLP）中很重要的内容。 TF-IDF方法 今天我们简单讲解TF-IDF方法，将文本数据转换为数字。TF-IDF是一个统计方法，用来评估单个单词在文档中的重要程度。 TF表示词频，对一个文档而言，词频就是词在文档出现的次数除以文档的词语总数。例如：一篇文档有1000个字，“我”字出现25次，那就是0.025；“Python”出现5次就是0.005。 IDF表示一个
在创建分类模型时，许多算法提供了predict_proba()函数，用于给出观察结果被分类到每个类别的概率。因此，通常会看到如下输出：
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