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  • 多分类问题 混淆矩阵

    千次阅读 2020-10-30 15:25:40
    import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures ...
    import numpy as np
    from sklearn.pipeline import Pipeline
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.metrics import mean_squared_error
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn import datasets
    from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
    from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
    from sklearn.metrics import roc_curve
    from sklearn.metrics import roc_auc_score
    from sklearn.metrics import precision_score
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    
    def LassoRegression(degree):
        return Pipeline([
            ("poly", PolynomialFeatures(degree=degree)),
            ("std_scaler", StandardScaler()),
            ("logic", LogisticRegression())
        ])
    
    digits=datasets.load_digits()
    X=digits.data
    y=digits.target
    
    train_X,test_X,train_y,test_y = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=666)
    # logis=LogisticRegression(multi_class="multinomial",solver="newton-cg")
    logis=LogisticRegression()
    logis.fit(train_X,train_y)
    y_predict=logis.predict(test_X)
    print(precision_score(test_y, y_predict, average="micro"))
    
    cfm=confusion_matrix(test_y, y_predict)
    print(cfm)
    
    
    row_nums=np.sum(cfm,axis=1)
    err_matrix=cfm/row_nums
    np.fill_diagonal(err_matrix,0)
    print(err_matrix)
    
    plt.matshow(cfm,cmap=plt.cm.gray)
    plt.show()
    
    plt.matshow(err_matrix,cmap=plt.cm.gray)
    plt.show()
    # print(logis.score(test_X, test_y))
    # decision=logis.decision_function(test_X)
    # fprs,tprs,thresholds=roc_curve(test_y,decision)
    # print(roc_auc_score(test_y, decision))
    # plt.plot(fprs,tprs)
    

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  • 混淆矩阵是什么?...#多分类混淆矩阵 #混淆矩阵是什么? 那什么是混淆矩阵呢?其实就是把所有类别的预测结果与真实结果按类别放置到了同一个表里,在这个表格中我们可以清楚看到每个类别正确识别的

    混淆矩阵是什么?Python多分类的混淆矩阵计算及可视化(包含原始混淆矩阵及归一化的混淆矩阵):基于skelarn框架iris数据集

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  • 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

    机器学习-多分类的性能评价指标及其含义(查全率、查准率、F1-score、混淆矩阵)

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    # confusion_matrix = [[550, 55, 100], [12, 591, 23], [89, 72, 459]]
    confusion_matrix = {'A':{'A': 550, 'B': 55, 'C': 100}, 'B':{'A': 12, 'B': 591, 'C': 23}, 'C':{'A': 89, 'B': 72, 'C': 459}}
    
    pd_cm = pd.DataFrame(confusion_matrix).T.fillna(0)
    row_keys = pd_cm.index.values.tolist()
    col_keys = pd_cm.columns.values.tolist()
    
    fig = plt.figure()
    plt.clf()
    axes = fig.add_subplot(111)
    axes.set_aspect(1)
    
    res = axes.imshow(pd_cm, cmap=plt.cm.jet, interpolation='nearest')
    
    array_list = pd_cm.values.tolist()
    for x in range(len(row_keys)):
        for y in range(len(col_keys)):
            axes.annotate(
                str(array_list[x][y]), xy=(y, x),
                horizontalalignment='center',
                verticalalignment='center',
                fontsize=21)
    fig.colorbar(res, fraction=0.046, pad=0.04)
    
    plt.xticks(range(len(col_keys)), col_keys, fontsize=14, rotation=0)
    plt.yticks(range(len(row_keys)), row_keys, fontsize=14, rotation=0)
    plt.savefig("confusion_matrix.png", tight_layout=False)
    

    混淆矩阵

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  • 多分类问题中的混淆矩阵    具体代码见 67 多分类问题中的混淆矩阵.ipynb

    多分类问题中的混淆矩阵

      
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    具体代码见 67 多分类问题中的混淆矩阵.ipynb

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  • 目标分类混淆矩阵After training a machine learning classifier, the next step is to evaluate its performance using relevant metric(s). The confusion matrix is one of the evaluation metrics. 训练完...
  • 多分类混淆矩阵TPTNFN

    2021-04-08 15:42:41
    本来是想找一下多分类混淆矩阵说明 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混淆矩阵的...
  • 机器学习()-多分类任务混淆矩阵

    千次阅读 2019-12-28 21:02:37
    分类问题是二分问题是,混淆矩阵可以用上面的方法计算。当分类的结果多于两种的时候,混淆矩阵同时适用。 一下面的混淆矩阵为例,我们的模型目的是为了预测样本是什么动物,这是我们的结果: 通过混淆矩阵,...
  • sklearn多分类问题中的混淆矩阵

    千次阅读 2019-03-02 12:08:30
    多分类问题中的混淆矩阵 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() X = digits.data y = digits.target from sklearn.model_selection...
  • 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标签的混淆矩阵的...
  • 比如说类别文类问题,那么每一个类别分到其他类别都有一些数据,但是分到自己类别的毕竟,这样计算百分比之后就形成了一个矩阵,如果分类正确率高的话,那么对角线上的元素的值,也就是自己到自己的那一部分,...
  • 混淆矩阵提供有关错误分类的信息。 如何以矩阵形式对每个类的模式在其实际类中与其他类进行分类
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 借用其它博客的一张例子示意图,该图为一个三分类问题混淆矩阵,对角线的值表示分类器对该类别预测正确的个数,每一列纵轴表示这个类别真实的样本数,例如从第一列可以得知猫一共有10+3+5=18只,因此总样本数为三...
  • 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...
  • 分类结果画混淆矩阵 采用matlab实现。
  • 机器学习中分类结果混淆矩阵In this blog, I will try to explain all the basic terminologies of the confusion matrix and how to calculate them, with an example. 在这个博客中,我将尝试通过一个例子来解释...
  • 多分类问题中的混淆矩阵 #十分类问题 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 数据 from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() X = digits.data y = digits.target 分割数据集 ...
  • 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、...
  • SVM分类混淆矩阵输出

    千次阅读 2018-05-27 11:55:09
    并用在输出分类精度的同时输出混淆矩阵。 注意x_train,y_train,x_test,y_test,数据集需要用自己的数据,其中x为多维矩阵,y为类别列表 # coding=utf-8 import numpy as np from PIL import Image from sklearn ...
  • 如何对预测结果进行可视化是对比分析的关键一步,在实际多分类问题,除了简单展示模型预测精度外,如何分别不同类别之间的预测结果对于分析样本相关性和属性区别具有重要意义,在MATLAB中一般通过混淆矩阵confusion ...
  • 多分类任务的混淆矩阵处理

    千次阅读 2018-09-26 20:43:49
    多分类任务的混淆矩阵处理 在多分类任务中,不适合使用PR曲线和ROC曲线来进行指标评价,但我们仍可以通过混淆矩阵来进行处理。可以通过matplotlib的matshow()函数,直观地展示分类结果的好坏。 先使用cross_val_...

空空如也

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多分类问题的混淆矩阵