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利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例

，放一下你的混淆矩阵就可以，当然可视化混淆矩阵这一步也可以直接在模型运行中完成。...补充知识：混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow) 原理 在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能...按照定义, 混淆矩阵 C 中的元素 Ci,j 等于真实值为组 i , 而预测为组 j 的观测数(the number of observations)....所以对于二分类任务, 预测结果中, 正确的负例数(true negatives, TN)为 C0,0; 错误的负例数(false negatives, FN)为 C1,0; 真实的正例数为 C1,1;...matplotlib打印混淆矩阵实例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。

2.7K30

项目经理思维导图——7 如何在弱矩阵组织中干好项目经理的工作 ​

管理沟通 管理好个人情商 管理好个人智商 杜绝个个加入6拍 尝试引导他人情绪 尝试创造一个安全的沟通范围 梳理一条清晰明朗的主要沟通渠道 无坚不摧 整合管理技能 进度管理 成本管理 质量管理 专业技能证书储备...专业论坛演说储备 令人折服的一门工匠手艺 操作建议 明确工作流程 按部就班推进 仆人式领导，协助团队成员 努力创造一个相对安全的氛围 寻求上级部门或领导的帮助和授权 寻求专家或各类牛人的帮助和授权 重新设计工作...高调抓管理 提升团队成员的幸福指数 提高团队成员的归属感 适度做好员工激励 Peili模型，区别对待不同象限或区域的成员，并努力使其满意 尝试心理学 人际交往心理学 行为心理学 九型人格 微表情心理学...说话心理学 《读心术》也是一本不错的书籍 记忆口诀 弱矩阵里想立功，项目经理不轻松 管理演说升素养，技能证书来护身 双商在线做管理，思路清晰为沟通 情绪心理双引导，以柔克刚能力升 思维导图 ?...项目经理思维导图——7 如何在弱矩阵组织中干好项目经理的工作

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CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

然后，我们会看到如何使用这个预测张量，以及每个样本的标签，来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们的网络中哪些类别相互混淆。...> len(train_set.targets) 60000 一个混淆矩阵将告诉我们模型在哪里被混淆了。更具体地说，混淆矩阵将显示模型正确预测的类别和模型不正确预测的类别。...解释混淆矩阵 混淆矩阵具有三个轴： 预测标签（类） 真实标签 热图值（彩色） 预测标签和真实标签向我们显示了我们正在处理的预测类。...矩阵对角线表示矩阵中预测和真值相同的位置，因此我们希望此处的热图更暗。 任何不在对角线上的值都是不正确的预测，因为预测和真实标签不匹配。...要读取该图，我们可以使用以下步骤： 在水平轴上选择一个预测标签。 检查此标签的对角线位置以查看正确的总数。 检查其他非对角线位置以查看网络混乱之处。

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算法金 | 一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标

5.1 在不同领域中的应用医学诊断在医学诊断中，ROC 曲线和 AUC 被广泛用于评估诊断测试的性能。例如，在筛查癌症时，医生希望测试能够正确识别出患病和未患病的患者。...("真实标签")plt.xticks([0, 1], ["未患病", "患病"])plt.yticks([0, 1], ["未患病", "患病"])for i in range(2): for j...6.1 ROC/AUC 与混淆矩阵混淆矩阵是一种用来评价分类模型性能的工具，它通过展示真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）和假阴性（FN）的数量来评估模型。...召回率（Recall）：表示在所有实际为正类的样本中，被正确预测为正类的比例。...查准率（Precision）：表示在所有被预测为正类的样本中，实际为正类的比例。召回率（Recall）：表示在所有实际为正类的样本中，被正确预测为正类的比例。

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6大监督学习方法：实现毒蘑菇分类

： model_LR.score(X_test,y_pred) # 结果 1.0 # 效果很好 逻辑回归下的混淆矩阵： confusion_matrix = metrics.confusion_matrix...from sklearn import metrics # 未优化的模型 LR_model= LogisticRegression() # 待确定的参数 tuned_parameters = {"C...：分类准确率 metrics.accuracy_score(y_pred, y_test) # 结果 1 混淆矩阵 查看具体的混淆矩阵和预测情况： ROC曲线 from sklearn.metrics...ROC 这是一篇很好的文章来解释混淆矩阵和ROC：https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/9285227.html 1、什么是混淆矩阵？...、数据集划分 评价指标：混淆矩阵、ROC曲线作为重点，后续有文章专门讲解 预告：后面Peter自己会专门写一篇来对这份数据进行建模分析，纯原创的思路，期待下~

1.7K30

机器学习扩展包MLXtend绘制多种图形

plot_confusion_matrixplot_confusion_matrix函数用于绘制混淆矩阵的可视化图形。...混淆矩阵是一个在机器学习和模式识别中常用的表，它展示了算法在特定数据集上的分类性能。具体来说，混淆矩阵显示了算法预测的类别与实际类别之间的关系。...show_normed：是否显示归一化后的值，默认为False。class_names：类别标签列表，用于在混淆矩阵的轴上显示类别名称，默认为None。...figure：Matplotlib的Figure对象，如果提供，则在该对象上绘制混淆矩阵，否则创建一个新的Figure对象，默认为None。...axis：Matplotlib的Axes对象，如果提供，则在该对象上绘制混淆矩阵，否则创建一个新的Axes对象，默认为None。

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盘一盘 Python 系列 9 - Scikit-Plot

1.4 混淆矩阵 Scikit-Plot 中的 plot_confusion_matrix 函数可以画出分类问题后的混淆矩阵，该矩阵的行和列代表预测结果和实际标签，是评估分类器好坏的一个可视化工具。...混淆矩阵 在分类任务中，模型预测和标签总不是完全匹配，而混淆矩阵 (confusion matrix) 就是记录模型表现的 N×N 表格 (其中 N 为类别的数量)，通常一个轴列出真实类别，另一个轴列出预测类别...以二分类任务 (识别一个数字是5还是非 5) 为例 N = 2 的混淆矩阵的一般形式和具体例子如下： 看右图： 真负类：8, 3, 9, 7, 2 - 都是非 5 的数字 (负类)，而且也分类正确。...FP→FP/(FP+TN) TN→TN/(FP+TN) 二分类的混淆矩阵弄懂了，多分类的混淆矩阵类比如下。...查准率和查全率 混淆矩阵里面的数字代表的是准确率 (accuracy)，即「相应分类正确的样本数」占「该类的样本总数」的比例。 准确率虽然常用，但是不能满足所有任务需求。

1.5K41

Python数据相关系数矩阵和热力图轻松实现教程

pandas的这个类还是很常用的啦~ df.corr()就是得到这个dataframe的相关系数矩阵 把这个矩阵直接丢给sns.heapmap中做参数就好啦 sns.heapmap中annot=True...sns.heapmap中square=True，意思是将图变成一个正方形，默认是一个矩形 sns.heapmap中cmap=”Blues”是一种模式，就是图颜色配置方案啦，我很喜欢这一款的。...上面日常情况中的混淆就是：是否把某两件东西或者多件东西给弄混了，迷糊了。 在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能.。...混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量。...其中，这个矩阵的一行表示预测类中的实例（可以理解为模型预测输出，predict），另一列表示对该预测结果与标签（Ground Truth）进行判定模型的预测结果是否正确，正确为True，反之为False

1.9K20

混淆矩阵及其可视化

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。 我们可以通过一个简单的例子来直观理解混淆矩阵。...，数轴的标签表示真实属性，而横轴的标签表示分类的预测结果。...混淆矩阵的每一行数据之和代表该类别的真实的数目，每一列之和代表该类别的预测的数目，矩阵的对角线上的数值代表被正确预测的样本数目。 那么这个混淆矩阵是如何绘制的呢？...这里给出两种简单的方法，一是使用seaborn的热力图来绘制，可以直接将混淆矩阵可视化； C=confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird"

2K20

通过子概念从弱标签视频中学习

为了减少收集带有注释的视频的工作量，从带有弱标签的视频中学习视觉知识，即注释是在没有人工干预的情况下自动生成的，由于大量易于访问的视频数据而引起了越来越多的研究兴趣 ....最近的研究表明，除了标签噪声（例如，未修剪视频上的不正确动作标签）之外，由于缺乏准确的时间动作定位，还存在时间噪声 – 即，未修剪的视频可能包含其他非目标内容或 可能只在一小部分视频中显示目标动作。...在教师-学生框架中，教师模型在高质量的标记数据上进行训练，然后将伪标签分配给未标记的数据。 学生模型在高质量标记数据和具有教师预测标签的未标记数据上进行训练。...我们首先使用从目标数据集训练的教师模型对每个视频片段进行推理，以获得教师预测类。 每个剪辑也由未修剪的源视频的类（即查询文本）标记。 一个二维混淆矩阵用于总结教师模型推断和原始弱注释之间的对齐。...基于这个混淆矩阵，我们在教师模型预测和弱标签之间进行标签外推，以获得原始 SPL 标签空间。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第3章 分类

该矩阵的第一行认为“非 5”（反例）中的 53272 张被正确归类为 “非 5”（他们被称为真反例，true negatives）, 而其余 1307 被错误归类为"是 5" （假正例，false positives...这是正例被分类器正确探测出的比率。 ? 公式 3-2 Recall FN 是假反例的数目。 如果你对于混淆矩阵感到困惑，图 3-2 将对你有帮助。 ?...图3-2 混淆矩阵示意图 准确率与召回率 Scikit-Learn 提供了一些函数去计算分类器的指标，包括准确率和召回率。...使用 Matplotlib 的matshow()函数，将混淆矩阵以图像的方式呈现，将会更加方便。...这个混淆矩阵看起来相当好，因为大多数的图片在主对角线上。在主对角线上意味着被分类正确。数字 5 对应的格子看起来比其他数字要暗淡许多。

1.2K11

自训练和半监督学习介绍

由于这些预测可能比随机猜测更好，未标记的数据预测可以作为“伪标签”在随后的分类器迭代中采用。虽然半监督学习有很多种风格，但这种特殊的技术称为自训练。自训练?...在这些预测的类标签中，正确率最高的被认为是“伪标签”。（第2步的几个变化：a）所有预测的标签可以同时作为“伪标签”使用，而不考虑概率；或者b）“伪标签”数据可以通过预测的置信度进行加权。）...然而，如果我们有一小部分数据的类标签（在本例中为1%），那么可以使用半监督学习技术从未标记的数据中得出结论。下面，我随机化数据，生成索引来划分数据，然后创建测试、训练和未标记的划分。...分类器的F1分数为0.5。混淆矩阵告诉我们，分类器可以很好地预测没有并发症的手术，准确率为86%。然而，分类器更难正确识别有并发症的手术，准确率只有47%。...同样，底部面板显示，添加到训练数据中的大多数“伪标签”都是在前20-30次迭代中出现的。?最后的混淆矩阵显示有并发症的手术分类有所改善，但没有并发症的手术分类略有下降。

1.8K10

机器学习三人行-手写数字识别实战

其实每一条数据都是一副28x28的图片，784个特征就是784个像素灰度值（0-255），我们可以通过matplotlib中的imshow()函数来查看其中的样本：如下图，给大家一个感官的感受： 从上图可以看出...混淆矩阵 一种常见的评判方法是查看该分类器对分类结果的混淆矩阵，二分类问题的混淆矩阵是一个2x2的矩阵表示，对于该5和非5的问题，如下图： 其中TN表示分正确负样本的数量 FN表示将正样本错误的分为负样本的数量...TP表示分正确的正样本的数量 FP表示将负样本错误的分为正样本的数量 来，我们一起看一下SGD分类器的混淆矩阵如何： 从上面混淆矩阵结果可以看出，有1492个“5”分成了“非5”，有672个“非5”...而recall表示在真正的正样本中又有多少被预测正确的比例。...误差分析 有上面的知识我们知道，对分类器的误差分析一般从混淆矩阵下手，那么我们输出一下SGD分类器对mnist数据集的混淆矩阵，如下： 从混淆矩阵的对角线上可以看出，大部分还是分类正确的，关于混淆矩阵的其他元素的说明这里不再赘述

1K50

机器学习三人行(系列四)----手写数字识别实战(附代码)

其实每一条数据都是一副28x28的图片，784个特征就是784个像素灰度值（0-255），我们可以通过matplotlib中的imshow()函数来查看其中的样本：如下图，给大家一个感官的感受： ?...混淆矩阵 一种常见的评判方法是查看该分类器对分类结果的混淆矩阵，二分类问题的混淆矩阵是一个2x2的矩阵表示，对于该5和非5的问题，如下图： ?...其中TN表示分正确负样本的数量 FN表示将正样本错误的分为负样本的数量 TP表示分正确的正样本的数量 FP表示将负样本错误的分为正样本的数量 来，我们一起看一下SGD分类器的混淆矩阵如何： ?...也就是说在5421个数字“5”中，有将近72.5%的“5”被正确分类，在被分为“5”的4601个样本中，有85.4%的样本是分正确的。我们都希望两个比例都比较高。...从混淆矩阵的对角线上可以看出，大部分还是分类正确的，关于混淆矩阵的其他元素的说明这里不再赘述，详情参照上面的解释。如果将上面的混淆矩阵转换成图像的形式的话，可以很明显的看出上面的现象。 ?

1.6K110

基于 OpenCV 的图像分割

如果在运行示例代码中，遇到 matplotlib 后端的问题，请通过删除 plt.ion（） 调用来禁用交互式模式，或是通过取消注释示例代码中的建议调用来在每个部分的末尾调用 plt.show（）。"...假设输入是带有二进制元素的元素列表，则Scikit-learn混淆矩阵函数将返回混淆矩阵的4个元素。对于一切都是一个二进制值（0）或其他（1）的极端情况，sklearn仅返回一个元素。...在MCC计算中，分子仅由四个内部单元（元素的叉积）组成，而分母由混淆矩阵的四个外部单元（点的积）组成。...现在，让我们可视化并查看混淆矩阵元素TP，FP，FN，TN在图像周围的分布位置。它向我们显示了在不存在阈值（FP）的情况下阈值正在拾取前景（容器），在未检测到真实血管的位置（FN），反之亦然。...验证可视化 为了可视化混淆矩阵元素，我们精确地找出混淆矩阵元素在图像中的位置。例如，我们发现TP阵列（即正确检测为前景的像素）是通过找到真实情况和预测阵列的逻辑“与”。

1.2K12

手把手教你使用混淆矩阵分析目标检测

也就是说，在这 10 个真实标签为 0 实例中，有 8 个被正确分类，有 2 个被错误分类。 用同样的思路看第二行，那么就很容易理解了。...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。...因此为了能够绘制混淆矩阵中的正负例，就需要去区分检测结果中哪些结果是正确的，哪些结果是错误的，同时，对错误的检测也需要归为不同的错误类别。 图5....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。...图7 混淆矩阵中数值的含义 让我们再带着上一章节对分类混淆矩阵的理解来看这张图，就非常容易理解了。

4.1K10

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

Results 部分，会复现以下几张图： ⬇️模型预测可视化结果 ⬇️ 表 4 混淆矩阵（百分比） ⬇️ 图 10 CAM去识别不同年代模型的关注点 左侧小图是将CAM 叠加在原始图像上。...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。...混淆矩阵的常见形式如下，我写成英文更容易理解： confusion matrix 用一个例子理解： classifier 混淆矩阵中的四个关键术语是： True Positive (TP)： 即实际为正且被预测也为正的样本数...我们来分析一下我们的混淆矩阵： 主对角线：从左上角到右下角的数字表示模型正确预测的数量。...基于这个混淆矩阵，我们可以得出一些结论： 主对角线表现：大部分的样本被正确地分类，这可以从对角线上的深蓝色区域看出。这说明模型在许多类别上的预测都是准确的。

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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。...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。...查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少） F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。...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。...对于多标签分类 # Printing the model scores: print(classification_report(y_test, y_pred)) 通过混淆矩阵，可以看到标签 [1]

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