代码参考博客原文: https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/84750819 在原文和原文的引用里，找到了关于mIoU详尽的解释。这里重点解析 fast_hist(a, b, n) 这个函数的代码。 生成混淆矩阵的代码: 1 #设标签宽W，长H ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-01 10:35:25
阅读次数：
116
共有以下几种评价指标： 其中，仅轮廓系数比较合理，别的不过是牵强附会罢了，就差欺世盗名了。 混淆矩阵均- -性完整性V-measure调整兰德系数(ARI)调整互信息(AMI)轮廓系数(Silhouette) 轮廓系数： ...
分类：
编程语言 时间：
2020-01-01 18:32:00
阅读次数：
218
回归评估 1. 平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE)， 又被称为L1范数损失 2. 平均平方误差（Mean Squared Error, MSE ,又被称为l2范数损失 分类平评估指标 二维混淆矩阵 | | 预测 | 结果 | | | : : | : : | | 真实类别 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-12-18 14:32:42
阅读次数：
113
在一般认知中，用模型对测试集进行分类预测，结果应该是X或者X'（也可以说是或者否）。根据混淆矩阵算出TP、FP、TN、FN，进一步算出TPR、FPR。一个测试集只会有一对TPR/FPR值，那么ROC曲线就只会有一个点，何谈曲线之说？难道是用多个测试集得到多对TPR/FPR值，来绘制ROC曲线吗？实则 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-27 12:47:31
阅读次数：
464
一、首先了解混淆矩阵中的四个值对应的意思： True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数 True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数 False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error) False Negative(假负 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-14 14:56:36
阅读次数：
156
1.准确度的陷阱和混淆矩阵 我们之前对于分类问题，一直使用分类的准确度评价分类的结果，但是实际上分类问题的评价比回归问题的评价要复杂很多，相应的指标也多很多。可是之前使用准确度来进行评价不是挺好吗？但其实准确度是有一个很大的问题的，举个例子 我有一个癌症检测系统，通过对人进行体检，那么可以判断这个人 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-09-14 01:04:28
阅读次数：
128
最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵 ，以下各参数的说明都是针对二元分类 1.准确率 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-09-02 17:41:15
阅读次数：
132
7.1 分类模型评估 1、二分类 混淆矩阵中对角线的元素代表正确分类的数量； 非对角线元素代表错误分类的数量。 所以最为理想的模型（拿测试集来看），应该是一个对角阵。若无法得到对角阵，对角线上的数字之和如果占统治地位也是可以的。 片面的追求查准率可能会降低召回率 2、多分类 recall参数中的av ...
分类：
其他好文 时间：
2019-09-01 19:02:14
阅读次数：
128
分类结果混淆矩阵（confusion matrix）： 1.准确率--accuracy 定义：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。计算方法： 2.精确率--precision（P）定义：被判定为正例（反例）的样本中，真正的正例样本（反例样本）的比例。计算方法： 3.召回率-- ...
分类：
其他好文 时间：
2019-09-01 01:31:12
阅读次数：
164
1.项目介绍 数据集包含某年9月份欧洲用户在两天时间里发生的284807宗交易，其中包括492宗诈骗。项目通过描述性分析探索诈骗案的相关特点和模式，再通过机器学习算法创建预测模型、调参，并通过混淆矩阵等方法选择模型。 2.数据清理 2.1导入数据 2.2 数据概览 查看数据总体情况、变量类型、缺失值 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-04 12:01:01
阅读次数：
113
