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MATLAB实现多分类预测结果混淆矩阵(Confusion matrix)可视化
对于多分类问题 如何对预测结果进行可视化分析是性能对比的关键 在实际多分类问题 除了简单展示模型预测精度外 如何理解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 matr
MATLAB
数据处理
混淆矩阵
多分类问题
可视化
Spyder预测标签和真实标签以Mat格式输出(待续)
1 需求 需要将Spyder里面的预测标签和真实标签输出 并保存为Mat格式 以通过Matlab生成混淆矩阵 为什么要用Matlab生成混淆矩阵呢 python不是也是可以的吗 import pandas as pd import torc
1编程语言
Spyder
混淆矩阵
spyder
去白边
【模型评估】混淆矩阵(confusion_matrix)之 TP、FP、TN、FN;敏感度、特异度、准确率、精确率
你这蠢货 是不是又把酸葡萄和葡萄酸弄 混淆 啦 这里的混淆 我们细品 帮助我们理解名词 混淆矩阵 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 把 酸葡萄 误认为了 葡萄酸 或者是把 葡萄酸 误认为了 酸葡萄 此时
模型评估
矩阵
机器学习
python
混淆矩阵
seaborn.heatmap部分参数解释
今天也是自己用seaborn的heatmap花了一个混淆矩阵 sns heatmap ConfusoinMatrix annot True ax ax cmap Greens 发现他这个对数据倾斜的数据很不友好啊 如果有一个类别的数据超级多
混淆矩阵
python
模型常用评估指标详解- 混淆矩阵/Recall/ROC/AUC/F1/MAPE/RMSE
简介 模型评估通常作为建模的最后一步 用于评估模型效果 判别该模型是否达到预期 但实际模型评估指标需要在建模的第一步确定 即确定目标函数 凡事都得有个目标 才知道努力的 拟合 方向 否则枉然 连续值或者分类型的预测最常用的说法就是模型精度
评估
模型评估
ROC
MAPE
混淆矩阵
[Python+sklearn] 计算混淆矩阵 confusion_matrix()函数
python sklearn 计算混淆矩阵 confusion matrix 函数 参考sklearn官方文档 sklearn metrics confusion matrix 功能 计算混淆矩阵 以评估分类的准确性 关于混淆矩阵的含义 见
sklearn
python
混淆矩阵