Hướng dẫn what is confusion matrix in python? - ma trận nhầm lẫn trong python là gì?
|
Tính toán ma trận nhầm lẫn để đánh giá độ chính xác của phân loại. Show Theo định nghĩa, một ma trận nhầm lẫn \ (c \) là \ (c_ {i, j} \) bằng với số lượng quan sát được biết là trong nhóm \ (i \) và được dự đoán là trong nhóm \ (j \ ).\(C\) is such that \(C_{i, j}\) is equal to the number of observations known to be in group \(i\) and predicted to be in group \(j\). Do đó, trong phân loại nhị phân, số lượng của các tiêu cực thực là \ (c_ {0,0} \), các tiêu cực sai là \ (c_ {1,0} \), tích cực thực là \ (c_ {1,1} \) và Ngồi sai là \ (C_ {0,1} \).\(C_{0,0}\), false negatives is \(C_{1,0}\), true positives is \(C_{1,1}\) and false positives is \(C_{0,1}\). Đọc thêm trong Hướng dẫn sử dụng.User Guide. Sự thật mặt đất (đúng) giá trị mục tiêu. y_predarray giống như hình dạng (n_samples,)array-like of shape (n_samples,)Các mục tiêu ước tính được trả lại bởi một phân loại. LabelsArray giống như hình dạng (n_ classes), mặc định = không cóarray-like of shape (n_classes), default=NoneDanh sách các nhãn để lập chỉ mục ma trận. Điều này có thể được sử dụng để sắp xếp lại hoặc chọn một tập hợp con của nhãn. Nếu Trọng lượng mẫu. Mới trong phiên bản 0.18. Bình thường hóa {’true{‘true’, ‘pred’, ‘all’}, default=NoneBình thường hóa ma trận nhầm lẫn trên các điều kiện thực (hàng), dự đoán (cột) hoặc tất cả dân số. Nếu không có, ma trận nhầm lẫn sẽ không được chuẩn hóa. Returns: cndarray của hình dạng (N_Classes, N_Classes):Cndarray of shape (n_classes, n_classes)Ma trận nhầm lẫn có mục nhập cột thứ i và thứ J cho biết số lượng mẫu có nhãn thực là lớp thứ i và nhãn dự đoán là lớp thứ J. Người giới thiệu Ví dụ >>> from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] >>> confusion_matrix(y_true, y_pred) array([[2, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 2]]) >>> y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"] >>> y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"] >>> confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird", "cat"]) array([[2, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 2]]) Trong trường hợp nhị phân, chúng ta có thể trích xuất các tích cực thực sự, v.v. như sau: >>> tn, fp, fn, tp = confusion_matrix([0, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 0]).ravel() >>> (tn, fp, fn, tp) (0, 2, 1, 1) Ví dụ sử dụng ________ 6¶Ma trận nhầm lẫn với ví dụ là gì?Ma trận nhầm lẫn là một phương pháp học máy hữu ích cho phép bạn đo lường thu hồi, độ chính xác, độ chính xác và đường cong AUC-ROC. Dưới đây được đưa ra là một ví dụ để biết các thuật ngữ tích cực thực sự, tiêu cực thực sự, âm tính giả và tiêu cực thực sự. Đúng là tích cực: Bạn dự đoán tích cực và hóa ra nó là đúng.a useful machine learning method which allows you to measure Recall, Precision, Accuracy, and AUC-ROC curve. Below given is an example to know the terms True Positive, True Negative, False Negative, and True Negative. True Positive: You projected positive and its turn out to be true.
Ma trận nhầm lẫn trong các từ đơn giản là gì?Một ma trận nhầm lẫn là một bảng tóm tắt về số lượng dự đoán chính xác và không chính xác (hoặc các giá trị thực tế và dự đoán) được mang lại bởi một phân loại (hoặc mô hình phân loại) cho các tác vụ phân loại nhị phân.Nói một cách đơn giản, một ma trận nhầm lẫn là một phép đo hiệu suất cho thuật toán học máy.a performance measurement for machine learning algorithm”.
Ma trận nhầm lẫn trong KNN Python là gì?Ma trận nhầm lẫn là một bảng được sử dụng để hiển thị số lượng dự đoán chính xác và không chính xác về vấn đề phân loại khi các giá trị thực của tập kiểm tra được biết đến.Nó là định dạng.Nguồn - Tự.Các giá trị thực là số lượng dự đoán chính xác được thực hiện.từ sklearn.metrics nhập khẩu confusion_matrix.a table that is used to show the number of correct and incorrect predictions on a classification problem when the real values of the Test Set are known. It is of the format. Source — Self. The True values are the number of correct predictions made. from sklearn.metrics import confusion_matrix.
Ma trận nhầm lẫn trong học máy là gì?Ma trận nhầm lẫn là một ma trận được sử dụng để xác định hiệu suất của các mô hình phân loại cho một tập hợp dữ liệu thử nghiệm nhất định.Nó chỉ có thể được xác định nếu các giá trị thực cho dữ liệu thử nghiệm được biết đến.a matrix used to determine the performance of the classification models for a given set of test data. It can only be determined if the true values for test data are known. |
