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混淆矩阵怎么看在线播放_混淆矩阵怎么看出准确率(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

混淆矩阵怎么看

混淆矩阵：如何解读预测模型的准确性？这周我开始了关于预测效果评估的学习，遇到了一个新概念——混淆矩阵。起初看PPT有点晕，但结合GPT自己琢磨了一下，终于搞懂了。首先，混淆矩阵中的“true”和“false”分别对应预测结果与实际情况是否一致。而“positive”和“negative”则代表样本的目标类别，比如核酸检测的阳性或阴性。举个例子，假设我们在一个二分类问题中检测癌症（positive：患癌症，negative：不患癌症），以下是几种可能的情景： True Positive (TP)：患者确实患有癌症，且模型正确地预测出该患者患有癌症。 True Negative (TN)：患者确实没有癌症，且模型正确地预测出该患者没有癌症。 False Positive (FP)：患者实际上没有癌症，但模型错误地预测出该患者患有癌症。这种情况下，患者可能会经历不必要的担忧或进一步的无用检查。 False Negative (FN)：患者实际上患有癌症，但模型错误地预测出该患者没有癌症。这种情况下，可能会导致病情未能及时治疗，产生严重后果。简单来说，TP是把有病判断为有病，TN是把没病判断为没病（都是对的），FP是没病的被判断为有病，FN是有病被判断为没病。需要注意的是，P或N是预测结果，而FN有点双重否定的意味，实际上是有病但被误判为没病。看完这一小节，我甚至想从哲学角度去思考，真理与错误、理想与现实、二元否定、矛盾与统一……感觉展开一下可以写个脱口秀段子了。

KNN算法：从零到一的实战指南如果你对机器学习感兴趣，那么KNN算法绝对是你入门的好选择。它简单易懂，而且效果还不错。今天，我就带你从理论到实践，深入了解KNN算法。 KNN算法的原理 𐟓– KNN是一种基于距离度量的分类算法。它的核心思想是“物以类聚，人以群分”。简单来说，当一个未知数据点需要预测时，我们计算它到训练集中所有点的距离（通常用欧氏距离），然后找出距离最近的K个邻居。对于分类任务，我们统计这K个邻居中最多的类别作为预测结果；对于回归任务，我们计算这些邻居的平均值作为预测结果。 KNN的优势和不足 𐟌Ÿ KNN算法不需要训练过程，因为它直接利用训练数据进行预测，所以被称为“懒惰算法”。它的优点是简单易懂，适合处理多类别问题。但它的缺点也很明显：计算开销大，尤其是大数据集；对噪声和特征缩放敏感。优化技巧 𐟛 ️ 虽然KNN看起来很简单，但想要让它在实际应用中表现更出色，还是需要一些优化技巧的。以下是一些实用的优化方法：选择合适的K值：K值过大可能导致欠拟合，忽略细节；K值过小则容易过拟合，对噪声敏感。建议通过交叉验证选择最优K值，通常是N（样本数）的范围内。标准化特征：KNN对特征的量纲非常敏感。为了避免某些大数值特征对距离计算的影响，可以对数据进行标准化或归一化（如Min-Max缩放）。选择合适的距离度量：默认使用欧氏距离，但对于某些特殊数据，曼哈顿距离、余弦相似度等可能更合适。根据数据特点选择距离度量，效果会更好。降维：高维数据容易导致“维度灾难”。可以尝试使用PCA或t-SNE降维，既加快计算速度又提升模型效果。优化搜索效率：对于大数据集，可以使用KD树或Bal树来加速邻近搜索，减少计算开销。实战代码解析 𐟒𛊥Š 载数据与预处理：使用StandardScaler进行特征标准化，确保距离计算不受量纲影响。 KNN模型训练：设置n_neighbors=k，构建模型并拟合训练集。模型预测与评估：使用accuracy_score计算准确率，输出混淆矩阵的热图直观呈现分类效果。混淆矩阵可视化：使用seaborn绘制带有标签的热图，便于理解预测结果的分布情况。分类报告：通过classification_report输出更详细的指标，如精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数。总结 𐟓 KNN算法是理解机器学习的好起点，虽然简单，但通过优化技巧也能实现不错的效果！大家可以尝试用Python的scikit-learn库快速上手实现。希望这篇文章能帮到你，让你从零走向数据科学家之路！

机器学习分类任务指标详解：10个关键指标在机器学习中，分类任务的指标到底是什么意思呢？𐟤” 让我们一起来看看这些常见的分类指标吧！ 1️⃣ 拟合与过拟合：拟合是指模型在训练集上的表现，而过拟合则是模型在训练集上表现太好，但在测试集上表现不佳的情况。 2️⃣ 训练集与测试集：训练集是用于训练模型的数据，而测试集则是用于评估模型性能的数据。 3️⃣ 准确率与错误率：准确率是模型正确预测的样本数与总样本数的比例，而错误率则是模型错误预测的样本数与总样本数的比例。 4️⃣ 精准率与召回率：精准率是模型正确预测正样本的比例，而召回率是模型在所有正样本中正确预测的比例。 5️⃣ ROC曲线：ROC曲线用于展示模型在不同阈值下的性能，帮助我们选择最佳的阈值。 6️⃣ AUC值：AUC值是ROC曲线下的面积，用于量化模型的性能。 7️⃣ 混淆矩阵：混淆矩阵展示了模型在不同类别上的预测情况，帮助我们了解模型的误判情况。 8️⃣ 精确度与召回率的平衡：在追求高精确度时，可能会牺牲召回率；反之亦然。找到两者的平衡点至关重要。 9️⃣ 特征选择与模型优化：通过选择重要的特征和优化模型参数，可以提高模型的性能。 𐟔Ÿ 模型解释性与可调试性：一个好的模型不仅要有高性能，还要易于理解和调试。通过了解这些指标，我们可以更好地评估机器学习分类任务的性能，从而优化我们的模型。𐟚€

说实话我上班的时候都没有过这么晚谈事情。现在凌晨，我在和团队成员谈混淆矩阵的事[淡淡的][淡淡的][淡淡的] 当我和他谈这件事情的时候我其实内心格外悲凉。十几分钟前是我生日，但我这一天很低落，有一种要被时代抛弃的感觉。我是JAVA出道那时候甚至还是struts和spring，然后前端jsp差不多就是个web牛马了。也就几年时间，现在的技术已经简洁便捷到感觉马路上随便找个人，他都能用springboot和vue搞一个管理系统，然后放松下看个剧，弹幕感觉人均java资深程序员。这种变化的感觉就像当我还在感慨进入蒸汽时代的时候，AI和一系列相关的技术砰的一下撞了进来用原子弹顶在我脑门上告诉我： “土狗，时代变了。” 我一直对AI技术诚惶诚恐，看到群里和首页大佬们，有的甚至年纪很大了，也感觉轻松的玩转AI那一套东西。其实我极度焦虑，虽然每周都说好好修行，但就感觉我在小马拉车，他们却开着兰博基尼一骑绝尘。

深度学习工具推荐：从入门到进阶嘿，大家好！作为一个深度学习的新手，我在这个领域摸爬滚打了两年，虽然目前只发表了两篇CVPR和一篇2区的论文，还有几篇在投（TIFS、TCYB、TPAMI、CVPR2024），但我还是有一些小小的经验可以分享的。最近事情比较多，先来聊聊工具篇吧～工具推荐：Wandb 大多数新人在刚开始接触深度学习时，往往会感到一头雾水。看了很多入门教程后，虽然对一些工具有了了解，但不一定是最适合自己的。今天，我就来聊聊一个我觉得非常实用的工具——Wandb。 Wandb，全称Weights & Biases，类似于TensorBoard，但比它更全面且简单。以下是一些它的优势：实验参数追踪：Wandb可以记录和追踪实验的超参数、模型配置和数据集信息，使得实验复现和调参更加方便。模型训练监控：通过Wandb提供的API，可以轻松地记录训练过程中的指标、损失和学习曲线，以及模型的性能和验证结果。可视化结果展示：Wandb支持多种图表和可视化工具，可以帮助用户更好地理解和展示实验结果，比如学习曲线、混淆矩阵、特征重要性等。实验比较和版本控制：Wandb允许用户比较不同实验之间的结果，并提供版本控制功能，方便回溯和对比不同模型、算法或超参数的性能差异。我个人主要用Wandb来看loss下降和eval结果等。关键是所有数据都可以在网站上查看，而且可以绑定Slack进行程序监控。一旦程序崩溃，就会自动发送Slack或邮件通知，非常方便。小结每个人的学习习惯不同，这些工具推荐仅供参考。希望这些信息对大家有所帮助，也欢迎大家在评论区讨论和分享经验！

分类模型评估：混淆矩阵与性能指标详解在机器学习中，分类模型的性能评估至关重要。今天我们来探讨如何使用混淆矩阵来评估分类模型的性能，以及相关的计算方法和指标。 𐟔 混淆矩阵的定义混淆矩阵是一个用于评估分类模型性能的表格，分为Positive（P）和Negative（N）两个部分。Positive代表模型预测正确的次数，Negative代表模型预测错误的次数。 𐟓Š 以信用评分模型为例假设我们有一个信用评分模型，输入100个测试用户的信息后，模型会给出每个用户的信用分数。通常，我们设定一个阈值，例如60分，来区分“好人”和“坏人”。通过混淆矩阵，我们可以看到模型预测结果与实际结果的差异，从而判断模型的好坏。 𐟓ˆ 混淆矩阵的表示混淆矩阵的行表示真实值，列表示预测值。T代表模型预测正确，F代表预测错误。例如，如果张三是一个逾期用户（坏人），但模型评分是80分，那么他的FN=1，表示预测错误。 𐟓Š 衍生指标在实际业务中，我们不仅仅使用混淆矩阵来评估模型。为了更全面地了解模型的性能，我们引入了以下三个指标：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) 精确率 = TP / (TP + FP) 召回率 = TP / (TP + FN) 准确率用于评估模型正确分类的能力，精确率关注预测为正类的准确性，而召回率则衡量模型识别出多少真正的正类样本。 𐟓Š 总结混淆矩阵是分类模型评估的基础，而准确率、精确率和召回率则是从混淆矩阵中衍生出来的评估指标。通过这些指标，我们可以全面了解模型的性能。具体的公式和解释请参考相关图示。

如何解读混淆矩阵？一文搞懂！混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习分类问题中常用的性能评估工具。它是一个n㗮的矩阵，其中n表示类别的数量。矩阵的每一行代表模型预测的类别，每一列代表实际的类别。对角线上的元素表示正确分类的样本数量，而非对角线上的元素则表示错误分类的样本数量。混淆矩阵提供了四个关键指标： TP（True Positives）：真正例，被正确地划分为正例的个数。即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）。 FP（False Positives）：假正例，被错误地划分为正例的个数。即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数（样本数）。 FN（False Negatives）：假负例，被错误地划分为负例的个数。即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数（样本数）。 TN（True Negatives）：真负例，被正确划分为负例的个数。即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数（样本数）。通过这些指标，我们可以全面了解模型的分类性能。例如，在一个二分类问题中，混淆矩阵的真实值和预测值可能如下： | 真实值 | 预测值 | | --- | --- | | Positive | TP | FP | | Negative | FN | TN | 通过观察混淆矩阵，我们可以清晰地看到模型在各个类别上的表现，从而进行进一步的优化和调整。

精准农业遥感实验：作物类型预测与验证最近写了很多影像处理的代码，积累了一些心得。本来想发到CSDN上，但觉得太麻烦了，哈哈，所以选择了百度来记录一下自己的实验情况，也算是给自己提个醒，要脚踏实地。问题描述目前的任务是对预测出来的作物类型和实地调查的数据进行精度验证，并绘制混淆矩阵。别问我为什么不在模型训练好之后直接测试，哈哈，原因嘛，你懂的。现有数据预测出来的2021年作物类型：filter_label_ndvi_tif 实地验证的部分作物类型：2021_tif 解决思路其实很简单，就是先用np.where()找到农作物区，然后找出这两个行列号索引的交集。具体步骤看图吧。（第一篇帖子写得有点潦草，还请各位同僚多多指教，哈哈）

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