混淆矩阵是用于评估机器学习中分类算法的性能的正确和不正确分类的列联表。
我有一个图像分类器,训练有张量流,tflearn在cifar 10数据集上。它完全正常工作。现在我需要创建它的混淆矩阵。我不知道该怎么做。我搜索过...
我在图像上运行了一个分类,并将其相应的像素数据作为数据集输出。我还有一个相同类型的数据集,其中样本数量不一致,称为训练数据。 ...
我试图弄清楚如何通过我的回归模型来测试它与我的数据集的其他部分,所以我可以开始我的混乱矩阵,但我不知道我做错了什么。 ...
我有两个混淆矩阵,计算值为真阳性(tp),假阳性(fp),真阴性(tn)和假阴性(fn),对应两种不同的方法。我想要 ...
混淆矩阵与其上的分类/错误分类实例的数量(Python / Matplotlib)
我正在用matplotlib绘制一个混淆矩阵,其代码如下:从numpy import * import matplotlib.pyplot作为plt from pylab import * conf_arr = [[33,2,0,0,0,0,0,0,0,1] ,3],[3,31,0,0,0,0,...
我使用e1071对svm进行了分类。目标是通过dtm中的所有其他变量预测类型。 dtm [140:145]%>%str()'data.frame':385 obs。 6个变量:$ think:num 0 0 ...
我正在尝试使用confusion_matrix函数,如下所示:tn,fp,fn,tp = confusion_matrix(y_true,y_predict).ravel()y_true和y_predict都是列表。当我恢复他们的形状时,我得到:(71,)....
我正在为机器学习准备一些数据。这个问题很容易,但我有点困惑。假设系统每1小时有大约100个警报,只有1或2个...