准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标（evaluation metrics），而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关，前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到，AUC值则要通过ROC曲线进行计算，而ROC曲线的横纵坐标又和混淆 ...
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2018-07-09 21:33:04
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对于分类模型的评价指标主要有错误率 、准确率、查准率、查全率、混淆矩阵、F1值、AUC和ROC。 1.1 错误率和准确率 错误率（Error rate）：通常把分类错误的样本数占总样本总数的比例称为“错误率”。 准确率（Accuracy）：是指分类正确的样本数占样本总数的比例，即准确率=1-错误率。 ...
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2018-07-08 19:00:52
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混淆矩阵是一种用于性能评估的方便工具，它是一个方阵，里面的列和行存放的是样本的实际类vs预测类的数量。 P =阳性，N =阴性：指的是预测结果。 T=真，F=假：表示 实际结果与预测结果是否一致，一致为真，不一致为假。 TP=真阳性：预测结果为P，且实际与预测一致。 FP=假阳性：预测结果为P，但与 ...
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2018-07-07 15:47:30
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机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线 在介绍指标前必须先了解“混淆矩阵”： 混淆矩阵 True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数，是正的，也预测正的 True Negative(真负，TN)：将负类预测为负 ...
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2018-06-21 17:40:14
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一、混淆矩阵（Confusion matrix） 混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。在人工智能中，混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具，特别用 ...
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2018-06-10 11:41:07
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1为黑样本，0为白样本： Counter({1: 105, 0: 95}) check counter!confusion_matrix:[[83 12（预测值为1，实际为0，误报）] [15(预测值为0，实际为1，漏报！) 90]] 因为样本不均衡的分类器需要着重关注，因此注意下！ ...
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2018-06-06 15:42:47
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评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。 1、准确率 （A ...
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2018-05-22 14:44:53
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1.只能处理同质任务(任务难度不同) 仍只刻画了工人质量，没有刻画任务难度。 D.S. 原文 工人的质量是有一个隐混淆矩阵确定的，此矩阵定义了在确定了正确的标记的条件下工人回复任一可能标记的概率。 工人 k 在 j 为正确标记下回复 l 的概率。 D-S 模型 (一元模型)，工人有(多个)质量参数 ...
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2018-05-01 20:25:01
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numpy.argmax numpy.argmax(a, axis=None, out=None)[source] Returns the indices of the maximum values along an axis. Parameters: a : array_like Input ar ...
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2018-05-01 15:58:08
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一.混淆矩阵 （一）.简介 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。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相 ...
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2018-04-07 17:42:07
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