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混淆矩阵随每次迭代而变化
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我正在为六个类构造一个混淆矩阵，并且我使用作为绘制矩阵的基本代码。我面临的问题是，每当我重新训练线性支持向量机分类器时，混淆矩阵都会随着每次训练而改变。不是的。预测标签的数量保持不变，没有。真实标签的数量在每次迭代中也保持不变。我不能理解为什么混淆矩阵会以这种方式改变。对角线元素也没有任何意义。
请告诉我该怎么做。
浏览 1提问于2016-05-23得票数 0
我在我的文本数据上运行了一个随机分类器，并使用以下代码计算了一个混淆矩阵 #Plot the confusion matrix
plot_confusion_matrix(y_test, y_pred上面的图是我的混淆矩阵的样子。现在，我希望看到一些属于假阴性、假阳性、真阳性和真负?的
浏览 63提问于2021-10-29得票数 0
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我有两个严重不平衡的数据集，它们被标记为正和负，并且我能够生成一个混淆矩阵，它产生大约95%的真阳性率(遗传的5%假阴性率)和大约99.5%的真阴性率(0.5%假阳性率)。我试图构建ROC图的问题是，x轴的范围不是从0到1，间隔为0.1。相
浏览 1提问于2012-05-12得票数 0
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我使用逻辑回归方法来预测数据集的结果，并想知道精度是如何计算出来的 代码： 表(test$get_admission，predictTest >= 0.5) 输出： ?
浏览 54提问于2020-05-03得票数 0
似乎教授并没有将数据集划分为真阳性、假阳性、真阴性和假阴性。
在图像二值分类的背景下，是否有必要将数据集划分为真正、假正、真负和假负？
浏览 0提问于2019-06-05得票数 0
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我使用的是Scikit学习，我需要从这样的混淆矩阵中计算出真阳性(TP)、假阳性(FP)、真阴性(TN)和假阴性(FN)： [0 4 5 1] [5 00 4]]
我知道如何计算TP，FP和FN，但我不知道如何得到TN。
浏览 8提问于2015-07-10得票数 8
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我正在使用matlab中的libsvm进行蛋白质结构类预测。使用我的不同维度的特征集，我做了7次折叠交叉验证，得到了很好的结果。但是当我试图测试数据并获得混淆矩阵时，我只得到了真阳性和假阴性的值，没有得到真阴性和假阳性的任何值。
我真的被困
浏览 8提问于2013-03-02得票数 0
我有一个分类的问题！我建立了两个模型，一个是逻辑回归模型，另一个是随机森林模型。我试着打印"classification_report“，我得到了下面的两张图片？哪个分类做得好？求你了？随机林模型的损失函数为0.17，logistic回归模型的损失函数为0.16
浏览 0提问于2019-04-28得票数 0
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我正在进行机器学习，有一个有监督的问题，有两个类: NO和YES，我需要一些关于混淆矩阵的精确性。我读过两种不同的术语，有些将矩阵混淆写成：
\begin{pmatrix} & &\text{Positive Prediction} &\text{Negative Prediction}\\{Actual Positive Class} &TP &FP \\ &\text{Actual Neg
浏览 0提问于2021-09-28得票数 0
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我有一个Pandas数据帧，并想为一列绘制一个混淆矩阵。 该列的值是已经标记为“假阴性”、“假阳性”、“真阴性”和“真阳性”的字符串。由于这些不是典型的True/False值，如何使用这些值生成混淆矩阵(类似于scikit-learn/matplotlib生成的</
浏览 14提问于2020-12-22得票数 0
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在使用rpart()和predict()命令生成预测模型后，我应该在R中使用什么命令来执行混淆矩阵？activity, predict(fit, type="class"))
sum(test.data$activity==pred1)/length(pred1)
我想以一种清晰的方式总结出真阳性、假阴性、假阳性和真<
浏览 1提问于2013-12-08得票数 3
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我已经对一幅图像进行了分类，并将其相应的像素数据作为数据集输出。我也有一个相同类型的数据集，其样本数量不一致，称为训练数据。我希望使用用户自己创建的训练数据集对分类后的像素数据再次运行准确性评估。我曾尝试使用python spleen confusion_matrix和accuracy_score，但我的问题是这两个数据
浏览 21提问于2018-09-01得票数 0
通常，为了估计模型的准确性，我只需计算模型标签正确的新数据的百分比：但在这种情况下，我可以写一个模型，把所有的病人都贴上没有流感的标签，而且它在98%的时间里是准确的。因此，估计者不仅应该考虑模型正确标注的病人数量，还应该考虑它实际发现的病人的数量，比如
a
浏览 0提问于2018-12-26得票数 1
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我正在尝试在TensorFlow中建立一个成本敏感的二进制分类学习，它将对假阳性和假阴性施加不同的惩罚。有人知道如何从一组惩罚权重$(w_1，w_2，w_3，w_4)$ (真阳性，假阳性，假阴性，真阴性)创建损失函数吗？我查看了提供的标准成本函数，但不知道如何将它们组合在一起，以获得与上面类似
浏览 2提问于2016-09-21得票数 3
我发现有一点令人困惑的是，我对精确度和召回率的理解是，一个人简单地总结了所有类别的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性。但现在这似乎是不可信的，因为我认为每个错误分类都会同时产生一个假阳性和一个假阴性(例如，本应标记为"A“但被标记为"B”的标
浏览 7提问于2009-11-23得票数 33
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我们如何使用Weka计算集群的准确性？我可以使用这个公式：但是我如何知道Weka工具中实验输出中的真阳性、假阳性、真阴性和假阴性是什么？
浏览 0提问于2015-03-17得票数 2
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隔离林的ROC曲线
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我试图绘制ROC曲线，以评估乳腺癌数据集隔离森林的准确性。从混淆矩阵中计算出真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)。但是，我不明白TPR和FPR是如何以矩阵的形式出现的，而不是单整数值。而ROC曲线似乎只适用于矩阵形式的FPR和TPR (我还试图手工编写计算FPR和<
浏览 1提问于2019-03-11得票数 4
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