混淆矩阵怎么画
答：1、首先准备纸笔，先画出混淆矩阵。2、其次填入信息。3、最后把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即可。
答：然后，计算这些混淆矩阵对应的 Sensitivity 和 1-Specificity：根据该表格，以 1-Specificity 为横轴，Sensitivity 为纵轴作图，通常，在画 ROC 曲线时，我们把 1-Specificity 对应的坐标轴记为 FPR (False Positive Rate)，把 Sensitivity 对应的坐标轴记为 TPR (True Positive Rate)，如下：ROC 曲线有...
答：1d array y_predict: 预测的y的值, 1d array cmap: 画混淆矩阵图的配色风格, 使用cm.Blues，更多风格请参考官网 """ cm = confusion_matrix(y_truth, y_predict) plt.matshow(cm, cmap=cmap) # 混淆矩阵图 plt.colorbar() # 颜色标签 for x in range(len(cm))...
答：混淆矩阵：衡量预测的清晰画面 混淆矩阵，如同一面镜子，反映着模型在每个类别上的判断。它由四个基本元素组成：真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）和假阴性（FN），每个元素的名称巧妙地揭示了预测结果的真实与错误。模型的准确性，即对角线上的元素，提供了一个基础视角。准确率：整体表现的度...
答：（1）混淆矩阵 混淆矩阵是一个2*2的矩阵形式的表格，其行为真实标签分布，列为预测标签分布。如下：其中，第一行为真实值为P，第二行为真实值为N。第一列为预测值为P，第二列为预测值为N。设矩阵为M，则M11为真实值为p且预测值为P，M12为真实值为p但预测值为N，M21为真实是为N但预测值为P...
答：主要是针对预测出来的结果，和原来的结果对比，算出混淆矩阵，不必自己计算。其对每个类别的混淆矩阵都计算出来了，并且labels参数默认是排序了的。my_classification_report()函数：主要通过sklearn.metrics函数中的classification_report()函数，针对每个类别给出详细的准确率、召回率和F-值这三个参数和宏...
答：使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据（如果不是很懂可以先看看这里的基础）：tpr(Ture Positive Rate)：真阳率 图像的纵坐标 fpr(False Positive Rate)：阳率（伪阳率） 图像的横坐标 mean_tpr：累计真阳率求平均...
答：# (5)画出type为2和4的树图。rpart.plot(cla1,type=2)#修改typerpart.plot(cla1,type=4) # (6)测试数据进行预测,并输出混淆矩阵,给出模型准确率为。#预测pre1=predict(cla1,test1,type="class")pre1table(test1$类别,pre1)#获取混淆矩阵#计算样本错误率error1<-sum(as.numeric(pre1!=test1$类别)...
答：肯定是公式有错，NaN是not a number的意思，肯定是某个地方写错了。不过，既然是matlab编程，为什么不使用神经网络工具...
网友评论：
奚会18218405695：
python是否有绘制混淆矩阵的函数,怎么来实现 -
54995王莺
： 也就是说ABC: sadhcjsd是一个字符串,现在要提取出后边对吧? in_string = ABC: sadhcjsd 那么: in_string.split(':')[-1] 就是你想要的.
奚会18218405695：
混淆矩阵的举例
54995王莺
： 如有150个样本数据,这些数据分成3类,每类50个.分类结束后得到的混淆矩阵为: 预测类1 类2 类3 实际 类1 43 5 2 类2 2 45 3 类3 0 1 49 每一行之和为50,表示50个样本,第一行说明类1的50个样本有43个分类正确,5个错分为类2,2个错分为类3
奚会18218405695：
请问 tabulate area 如何做混淆矩阵分析? -
54995王莺
： input zone 选择分类影像,input class 选择参考/真实影像,即可得到以面积为单位的混淆矩阵,将矩阵中的所有数字除以一个像元的面积即可得到以像元为单位的混淆矩阵.
奚会18218405695：
Python hmmlearn中的混淆矩阵是怎么表示的 -
54995王莺
： hmmlearn这个库有三种模型,分别是Gaussian,Multinomial和GMMHMM.这三种模型对应的就是三种emission matrix(即混淆矩阵,也就是隐状态到观察态的概率).Gaussian就是说混淆矩阵是一个高斯分布,即观察态是连续的.Multinomiual...
奚会18218405695：
混淆矩阵的介绍 -
54995王莺
： 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵.
奚会18218405695：
如何用python画好confusion matrix -
54995王莺
： def is_tri_matrix(matrix): size = len(matrix) d = 'notsure' for y in range(size): for x in range(size): if matrix[y][x] != 0 and x >= 0 and yd = 'up' elif matrix[y][x] != 0 and x = 0 and d == 'notsure': d = 'down' elif d == 'up' and matrix[y][x] != 0 and x >= 0 and y > ...
奚会18218405695：
非监督分类可以用混淆矩阵进行精度评价吗 -
54995王莺
： 混淆矩阵(Confusion Matrix)是用来评价有监督学习的准确性的.一般每一行代表真实类别数量,每一列代表预测的数量.非监督学习没有Ground Truth,因此没有混淆矩阵的概念.
奚会18218405695：
如何利用深度学习在minst数据集实现分类的混淆矩阵 -
54995王莺
： 有大小数据集,先设计算法,再触敞鞭缎庄等彪劝波滑把算法用编程实现,利用训练集算出相应结果,再用测试集做对比,看看和测试集的相似度有多高,越高的话,证明你的算法越好.
奚会18218405695：
r语言建模时为什么弄不出混淆矩阵 -
54995王莺
： 1.Redis使用最佳方式是全部数据in-memory.2.Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用.3.当需要除key/value之外的更多数据类型支持时,使用Redis更合适.4.当存储的数据不能被剔除时,使用Redis更合适.
奚会18218405695：
ENVI 利用混淆矩阵测试分类精度,ROI选点应该选几个?非得要选择一百个点吗? -
54995王莺
： 这个主要是经验吧,并没有具体的标准.一般情况下,随机点:一是要覆盖整个区域,不能集中于某片区域;二是要涵盖所有的地类类型,最好是包含每种地类类型中的不同地表情况.这就可以了,主要思想就是选点能够代表整个区域的情况.
