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  機(jī)器學(xué)習(xí) | 混淆矩陣和ROC曲線

  （1）對(duì)于二分類 TP(True Positive)：將正類預(yù)測(cè)為正類數(shù)，真實(shí)為0，預(yù)測(cè)也為0 FN(False Negative)：將正類預(yù)測(cè)為負(fù)類數(shù)，真實(shí)為0，預(yù)測(cè)為1 FP(False Positive)：將負(fù)類預(yù)測(cè)為正類數(shù)， 真實(shí)為1，預(yù)測(cè)為0 TN(True Negative)：將負(fù)類預(yù)測(cè)為負(fù)類數(shù)，真實(shí)為1，預(yù)測(cè)也為1 則混淆矩陣如下： （2）對(duì)

  2024年01月21日

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  【機(jī)器學(xué)習(xí)】分類器性能度量——混淆矩陣及sklearn實(shí)現(xiàn)

  記錄一下混淆矩陣的學(xué)習(xí)心得，不寫(xiě)下來(lái)老是容易搞混.. 機(jī)器學(xué)習(xí)中，考量二分類問(wèn)題的分類器性能時(shí)，可以將樣本的實(shí)際類別與分類器預(yù)測(cè)類別，劃分為如下 TN, FP, FN, TP 四種結(jié)果，組合起來(lái)就是大名鼎鼎的 confusion matrix 混淆矩陣。其中： True，F(xiàn)alse 表示預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際分類

  2024年02月10日

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  【機(jī)器學(xué)習(xí)】二分類問(wèn)題中的混淆矩陣、準(zhǔn)確率、召回率等 (Python代碼實(shí)現(xiàn))

  混淆矩陣（Confusion Matrix）：將分類問(wèn)題按照真實(shí)情況與判別情況兩個(gè)維度進(jìn)行歸類的一個(gè)矩陣，如在二分類問(wèn)題中就是一個(gè)2*2的矩陣： TP（True Positive）:表示實(shí)際為真預(yù)測(cè)為真 FP（False Positive）:表示實(shí)際為假預(yù)測(cè)為真 (誤報(bào)) TN（True Negative）:表示實(shí)際為假預(yù)測(cè)為假 FN（False N

  2024年01月24日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)劣評(píng)價(jià)指標(biāo)：混淆矩陣，P-R曲線與平均精確度（附代碼實(shí)現(xiàn)）

  文章參考：Mean Average Precision (mAP) Explained | Paperspace Blog 目錄 一. Confusion Metrics混淆矩陣 二.?Precision-Recall Curve, Average precision P-R曲線，平均精確度 三. 舉例與代碼實(shí)現(xiàn) （1）從預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)到類別標(biāo)簽(From Prediction Score to Class Label) （2）精確度-召回度曲線(Precision-Recall Curve) （3）平均

  2024年02月05日

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  【機(jī)器學(xué)習(xí)筆記15】多分類混淆矩陣、F1-score指標(biāo)詳解與代碼實(shí)現(xiàn)（含數(shù)據(jù)）

  參考文章 4.4.2分類模型評(píng)判指標(biāo)（一） - 混淆矩陣(Confusion Matrix)_進(jìn)擊的橘子貓的博客-CSDN博客_混淆矩陣 之前在邏輯回歸的文章中簡(jiǎn)單提到過(guò)F1-score，但并沒(méi)有詳細(xì)對(duì)其進(jìn)行說(shuō)明和代碼實(shí)現(xiàn)。這里補(bǔ)一下。 混淆矩陣 （又稱 誤差矩陣 ）是評(píng)判模型結(jié)果的指標(biāo)，屬于模型評(píng)估的

  2023年04月17日

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  【超詳細(xì)】機(jī)器學(xué)習(xí)sklearn之分類模型評(píng)估 混淆矩陣、ROC曲線、召回率與精度、F1分?jǐn)?shù)

  機(jī)器學(xué)習(xí)之分類模型的評(píng)估 學(xué)習(xí)分類模型評(píng)估的方法： 1、混淆矩陣 2、分類結(jié)果匯總 3、ROC曲線 4、召回率與精度 5、F1分?jǐn)?shù) 一、評(píng)估分類器性能的度量 1、真正(true positive, TP)或f++，對(duì)應(yīng)的是被分類模型正確預(yù)測(cè)的正樣本數(shù)。 2、假負(fù)(false negative, FN)或f±對(duì)應(yīng)的是被分類模型錯(cuò)

  2023年04月08日

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• 真假陽(yáng)性問(wèn)題：可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能

  在過(guò)去的幾年里，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，這些技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。然而，隨著這些技術(shù)的發(fā)展，一個(gè)重要的問(wèn)題也逐漸凸顯：真假陽(yáng)性問(wèn)題。真假陽(yáng)性問(wèn)題是指在預(yù)測(cè)或分類任務(wù)中，模型預(yù)測(cè)為正例(陽(yáng)性)的樣本實(shí)際上是否確實(shí)

  2024年04月28日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)分離與混淆矩陣

  例如：隨著人工智能的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)這門技術(shù)也越來(lái)越重要，很多人都開(kāi)啟了學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，本文就介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)內(nèi)容之?dāng)?shù)據(jù)分離與混淆矩陣。 前面我們講過(guò)的實(shí)例基本流程都是這樣的： 數(shù)據(jù)載入→數(shù)據(jù)可視化與預(yù)處理→模型創(chuàng)建→全數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練→模

  2023年04月17日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)之混淆矩陣 confusion_matrix

  1.這里介紹由?sklearn.metrics. ConfusionMatrixDisplay? 所給出的關(guān)于混淆矩陣的一個(gè)小例子，來(lái)進(jìn)行理解混淆矩陣及如何應(yīng)用混淆矩陣來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 2.先了解混淆矩陣的一些基本信息，這里規(guī)定 正類為1，負(fù)類為0 TP (True Positives): 預(yù)測(cè)為1，而真實(shí)的也為1 （即正類判斷為正類，1判

  2023年04月14日

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  實(shí)例分割計(jì)算指標(biāo)TP,FP,FN,F1（附代碼）

  目錄 源代碼： 返回值 ?我使用的groundTruth圖像： ?預(yù)測(cè)圖像 ? ?基于IOU的F1是評(píng)價(jià)模型實(shí)例分割能力的一種評(píng)價(jià)指標(biāo)，該指標(biāo)在2018年的Urban 3D Challenge和2020年的阿里天池建筑智能普查競(jìng)賽中作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。 計(jì)算公式如下： 其余計(jì)算指標(biāo)： 1、IoU: ?交并比，兩個(gè)區(qū)域重疊的部分

  2024年02月07日

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