精华内容
下载资源
问答
  • 二分类任务,在最后的实验部分需要画混淆矩阵,来说明实验的结果。 import matplotlib.pyplot as plt guess = ["normal","cancer"] fact = [ "normal","cancer"] classes = list(set(fact)) classes.sort...
    二分类任务,在最后的实验部分需要画混淆矩阵,来说明实验的结果。
    
    
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    guess = ["normal","cancer"]
    fact = [ "normal","cancer"]
    classes = list(set(fact))
    classes.sort(reverse=True)
    r1=[[367,16],[33,384]]
    
    plt.figure(figsize=(12,10))       #设置plt窗口的大小
    confusion =r1
    print("confusion",confusion)
    plt.imshow(confusion, cmap=plt.cm.Blues)
    indices = range(len(confusion))
    indices2 = range(3)
    plt.xticks(indices, classes,rotation=40,fontsize=18)
    plt.yticks([0.00,1.00], classes,fontsize=18)
    plt.ylim(1.5 , -0.5)   #设置y的纵坐标的上下限
    
    plt.title("Confusion matrix",fontdict={'weight':'normal','size': 18})
    #设置color bar的标签大小
    cb=plt.colorbar()
    cb.ax.tick_params(labelsize=18)
    plt.xlabel('Predict label',fontsize=18)
    plt.ylabel('True label',fontsize=18)
    
    print("len(confusion)",len(confusion))
    for first_index in range(len(confusion)):
        for second_index in range(len(confusion[first_index])):
    
            if confusion[first_index][second_index]>200:
                color="w"
            else:
                color="black"
            plt.text(first_index, second_index, confusion[first_index][second_index],fontsize=18, color = color,verticalalignment='center',horizontalalignment='center',)
    plt.show()

     

     

    显示效果如下:

    展开全文
  • 在表格中输入二分类混淆矩阵值,可以自动的计算出OA、召回率、精确率、F1、Kappa系数。仅适用二分类,计算混淆矩阵
  • 二分类混淆矩阵中的基本概念

    本文参考:http://www.cnblogs.com/rainduck/archive/2012/11/11/2765395.html

    最近在coursera学习《Mastering Data Analysis in Excel》课程,第一周还很简单,第二周开始学习Binary classification,从没接触过的概念,又是英语授课,所以有点蒙了,赶紧网上补充学习下:

    FN:False Negative,被判定为负样本,但事实上是正样本。

    ​FP:False Positive,被判定为正样本,但事实上是负样本。

    ​TN:True Negative,被判定为负样本,事实上也是负样本。

    ​TP:True Positive,被判定为正样本,事实上也是正样本。​

    这样比较好记忆:把缩写分为两个部分,第一个字母(F,T)和第二个字母(P,N)。首先搞清楚第二个字母,即它是你认为该样本的归属应该是怎样(Positive or Negative);第一个字母即是对你的判断进行的评价(False or True)。这里也许中文可能会有不好理解的地方,所以我想用英文来描述,可能更清晰:第二个字母:What's your judgement about the sample?;第一个字母:Is your judgement right(true) or not(false)?

    Precision​ Ratio: 查准率,即在检索后返回的结果中,真正正确的个数占你认为是正确的结果的比例。

    Recall Ratio: 查全率,即在检索结果中真正正确的个数,占整个数据集(检索到的和未检索到的)中真正正确个数的比例。

    Precision= TP/(TP+FP) ,即下图中的1/(1+3),检索结果中,都是你认为应该为正的样本(第二个字母都是P),但是其中有你判断正确的和判断错误的(第一个字母有T ,F)。

    ​Recall = TP/(TP+FN),即下图中的1/(1+2),你判断为正的样本也确实为正的,以及那些没在检索结果中被你判断为负但是事实上是正的(FN)。



    展开全文
  • 二分类混淆矩阵

    千次阅读 2017-11-02 20:30:06
    二分类binary classification 规划矩阵confusion matrix用于比较实际情况与预测值 雷达识别 以雷达图中阴影大小打分,并按从大到小排序 在所有探测中,3次红色为轰炸机,17次为飞鸟 以80为阈值threshold的混淆...

    二分类binary classification

    规划矩阵confusion matrix用于比较实际情况与预测值


    • 雷达识别

    以雷达图中阴影大小打分,并按从大到小排序


    在所有探测中,3次红色为轰炸机,17次为飞鸟

    以80为阈值threshold的混淆矩阵:


    以70为阈值的混淆矩阵:



    • 患病概率

    某种病在人群中的发病率为1%



    TP rate = 0.0095/0.01 = 95%

    TN rate = 0.792/0.99 = 8%

    但这并不是我们想要的数据,TP rate是P(positive/+),即患病情况下检查出患病的概率,TN rate是P(negative/-),即不患病情况下检查出不患病的概率。我们想要知道的是P(+/positive)和P(-/negative),即检查出患病/不患病情况下实际患病/不患病的概率,称为positive/negative predictive value of a test

     P(+/positive) = 0.0095/0.2075 = 4.58%

    P(-/negative) = 0.792/0/7925 = 99.937%

    1-P(-/negative) = 0.063%

    即有0.063%的可能性患病。

    展开全文
  • 衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵。它基于的思想是:计算类别A被分类为类别B的次数。例如在查看分类器将图片5分类成图片3时,我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列。 为了计算一个混淆矩阵,我们首先需要有一...
  • 分类混淆矩阵TPTNFN

    2021-04-08 15:42:41
    本来是想找一下多分类的混淆矩阵说明 但是发现网上的都是二分类,下面这种 二分类的图转自博主,下面放上链接 https://blog.csdn.net/wf592523813/article/details/95202448 用自己的理解画了个多分类的混淆矩阵的...

    本来是想找一下多分类的混淆矩阵说明
    但是发现网上的都是二分类,下面这种
    图转自博主
    二分类的图转自博主,下面放上链接
    https://blog.csdn.net/wf592523813/article/details/95202448
    用自己的理解画了个多分类的混淆矩阵的表不知道对不对
    和大家分享一下
    在这里插入图片描述
    后来问了一下明白人,发现我这个不对TN不是这样归类的
    因为如果按我这个来的话每一类分别算的准确率Acc都是一样的
    应该是这样,为了简单举例
    下面这个图是相对于B类而言的在这里插入图片描述

    展开全文
  • 在《理解交叉验证》一文中,...要了解 AUC,我们需要从另外一个概念——混淆矩阵(Confusion Matrix)说起,混淆矩阵是一个 2 维方阵,它主要用于评估二分类问题(例如:预测患或未患心脏病、股票涨或跌等这种只有...
  • 混淆矩阵1.1 二分类混淆矩阵1.2 混淆矩阵计算实例2. 混淆矩阵代码3. 混淆矩阵用途 深度学习之图像分类(一)分类模型的混淆矩阵 今天开始学习深度学习图像分类模型Backbone理论知识,首先学习分类模型的混淆矩阵,...
  • 注:有些markdown语法没渲染出来,可以简书查看:scikit-learn 多分类混淆矩阵 前面 sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix 是 scikit-learn 0.21 新增的一个函数。看名字可知道是用来计算多标签的混淆矩阵的...
  • 二分类下的混淆矩阵

    千次阅读 2019-10-22 11:07:00
    from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt y_test = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] y_pred = [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1] confusion_matrix = confusion_m...
  • 深度学习自学记录(3)——两种多分类混淆矩阵的Python实现(含代码)1、什么是混淆矩阵2、分类模型评价指标3、两种多分类混淆矩阵3.1直接打印出每一个类别的分类准确率。3.2打印具体的分类结果的数值4、总结 1、...
  • 二分类问题混淆矩阵和相关参数

    千次阅读 2018-05-20 09:39:28
    混洗矩阵 预测的类 +- 实际的类+f++(TP)f++(TP)f_{++}(TP)f+−(FN)f+−(FN)f_{+-}(FN) -f−+(FP)f−+(FP)f_{-+}(FP)f−−(TN)f−−(TN)f_{--}(TN) 相关术语: TPFN 真正(true ...
  • 在分类任务中,预测结果与正确标记之间存在四种不同的组合,构成混淆矩阵,以下是二分类混淆矩阵: 假设有一组数据集,一共有66个样本,三个目标值,猫、狗、猪。 混淆矩阵为: 关于这个混淆矩阵,从真实值为...
  • 混淆矩阵的构成: Condition 实际情况 (图中a、b) +: 实际情况为正的概率,condition incidence -:实际情况为负的概率 边际概率,概率和为1 Classification 预判 (图中c、d) classification method used ...
  • 1.1、什么是混淆矩阵? 混淆矩阵也称误差矩阵(Confusion Matrix),是用来求得分类问题的指标计算。比如分类指标:准确率(正确率),...1.3、常见二分类混淆矩阵   真实为1 真实为0 预测为1 TP ...
  • 混淆矩阵分类模型的指标,属于模型评估的一部分。混淆矩阵的数值表示判断分类器(Classifier)的预测结果,适用于分类型的数据模型。其中数值包括真正里(True Positive),假正例(False Positive),真正例(True ...
  • 多类分类器的混淆矩阵 介绍 (Introduction) A confusion matrix is a visual way to inspect the performance of a classification model. Metrics such as accuracy can be inadequate in cases where there are ...
  • 混淆矩阵

    2021-05-11 19:34:51
    混淆矩阵混淆矩阵混淆矩阵 混淆矩阵是用来总结一个分类器结果的矩阵。对于k元分类,其实它就是一个k x k的表格,用来记录分类器的预测结果。
  • 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。 数据分析与挖掘体系位置 混淆矩阵是评判模型结果的指标,属于模型评估的一部分。此外,混淆...
  • 利用matplotlib绘制多分类混淆矩阵

    千次阅读 2020-09-04 17:43:32
    绘制多分类混淆矩阵二维图
  • 一.混淆矩阵(一).简介在人工智能中,混淆矩阵(confusion ...混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类分类图像中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵(confusion matrix)刻画一个分类器的分类准确程度。“混...
  • 之前介绍过二分类混淆矩阵:《混淆矩阵、错误率、正确率、精确度、召回率、F1值、PR曲线、ROC曲线、AUC》 现在说一下多分类混淆矩阵。其实是一样的,就是长下面这样。 有了混淆矩阵之后,就可以求各种率了。比如...
  • 混淆矩阵分类评价指标概念辨析

    万次阅读 2020-03-02 09:34:08
      主要需要理解的就是二分类的指标。   混淆矩阵中,横轴是样本真实标签,决定了样本是正例( P)还是负例(N),纵轴代表模型的估计标签。在辨析各种基本概念的时候,因为这些评价都是和真实标签进行对比。分类分...
  • 二分类为例,判断样本结果是positive以及negative。 一级指标: TN TP FN FP 混淆矩阵如下: ps:图中P和N 是指预测值 二级指标: 三级指标 其中P指精确率,R指召回率 F1-Score指标综合R和P,取值范围从0-1,1...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 12,458
精华内容 4,983
关键字:

二分类混淆矩阵