使用matshow绘图时不完整的混淆矩阵 - 腾讯云开发者社区

1.混淆矩阵混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...=None) y_true: 是样本真实分类结果，y_pred: 是样本预测分类结果 labels：是所给出的类别，通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重实现例子：

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混淆矩阵及其可视化

混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中用来总结分类模型预测结果的一个分析表，是模式识别领域中的一种常用的表达形式。...它以矩阵的形式描绘样本数据的真实属性和分类预测结果类型之间的关系，是用来评价分类器性能的一种常用方法。我们可以通过一个简单的例子来直观理解混淆矩阵。...混淆矩阵的每一行数据之和代表该类别的真实的数目，每一列之和代表该类别的预测的数目，矩阵的对角线上的数值代表被正确预测的样本数目。那么这个混淆矩阵是如何绘制的呢？...这里给出两种简单的方法，一是使用seaborn的热力图来绘制，可以直接将混淆矩阵可视化； C=confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird"...matplotlib的matshow来绘制。

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解决Python使用matplotlib绘图时出现的中文乱码问题

然后，写到可视化部分的知识的，出现一些小问题。...Python 中使用 matplotlib 绘图时发现控制台报如下问题，可知是中文字体问题： runfile('E:/PycharmProjects/PythonScience/matplotlib/testPlot.py...下载中文字体网上常用的中文字体是 SimHei，提供三个下载地址，其他字体可自行搜索下载。...matplotlibrc 文件 import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname()) # 查找字体路径 matplotlibrc 文件的路径即为上述代码的输出...[在这里插入图片描述] 一般 matplotlib 会默认使用 "font.serif:" 后面的字体（排在第一位的），所以如果想换成其他字体，将其他字体名字放在 "font.serif:" 后面即可

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深入了解多分类混淆矩阵：解读、应用与实例

文章目录引言什么是混淆矩阵？混淆矩阵的应用实战多分类混淆矩阵总结引言在机器学习和数据科学领域，混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种重要的工具，用于评估分类模型的性能。...虽然混淆矩阵在二分类问题中被广泛使用，但它同样适用于多分类问题。本文将深入探讨多分类混淆矩阵的概念、解读方法、应用场景以及提供一个实际示例来帮助您更好地理解和使用它。什么是混淆矩阵？...混淆矩阵是一个用于可视化分类模型性能的表格，它将模型的预测结果与实际标签进行比较。对于多分类问题，混淆矩阵的结构可能会略有不同，但基本思想相同。...矩阵的对角线上的元素（TPii）表示模型正确预测的样本数，而非对角线元素则表示模型错误预测的样本数。解读混淆矩阵True Positives (TP)：模型正确预测为第 i 类的样本数。...True Negatives (TN)：模型正确预测为非第 i 类的样本数。混淆矩阵的应用混淆矩阵为评估分类模型提供了丰富的信息，有助于分析模型的性能和调整模型的参数。

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博文|使用Zabbix官方安装包时几个易混淆的点

众所周知，Zabbix官方维护了多个GNU/Linux发行版的安装包存储库，使用户可以以最便捷的方法执行软件软件或更新至最新版本。应遵循官网上的建议安装指南，即可使用Zabbix官方安装包，完成部署。...本文分享用户在使用Zabbix安装包时遇到的一些常见的混淆点。一为哪个操作系统提供哪些安装包？我们创建了一个表，让用户通过操作系统对安装包的可用性一目了然。...实际上，RHEL/CentOS 7构成了Zabbix安装的一大块内容。敲黑板！RHEL、CentOS和Oracle Linux使用相同的安装包，因此当提到RHEL时，也指的是CentOS。 ?...此外，在安装这些安装包时，尤其是从以前的版本升级时，用户需要特别注意。顺带提一下，有相同问题的基于Debian的发行版，前端安装包已完全不支持。...使用容器镜像实施部署。这可能是最先进的方案。Zabbix有很棒的容器镜像。如果使用Zabbix 5.2有障碍，请考虑使用它们。改用Zabbix5.0 LTS。

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机器学习入门 10-8 多分类问题中的混淆矩阵

本小节来简单看一下如何利用前几个小节学习的指标来处理多分类问题，在前几个小节的二分类问题中介绍了一个非常重要的小工具混淆矩阵，由混淆矩阵推导出了很多重要的指标，因此最后着重介绍多分类问题中的混淆矩阵。...这一小节依然使用手写数字识别的数据集，不过由于本小节主要介绍多分类问题中的混淆矩阵，所以不再构造针对某一个类别的二分类数据集，使用手写数字识别中0-9的10个类别。...绘制整个混淆矩阵的具体步骤：为了方便将得到的混淆矩阵保存在一个名为cfm的变量中；调用plt中的matshow函数，matshow全称为matrix show，也就是绘制一个矩阵，matshow函数需要传入两个参数...具体的处理方式：使用np.sum计算出混淆矩阵中每一个行的样本总数（将axis参数设置为1表示按照列的方向求和），将结果向量命名为row_sums；设计一个名为error_matrix的新矩阵，error_matrix...矩阵的值等于混淆矩阵中的每一个元素值除以混淆矩阵每一个行的和，即cfm / row_sums；我们并不关注那些完全预测正确的结果，所以使用fill_diagonal函数将error_matrix中对角线位置的值设置为

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Matplotlib绘图基础

1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签绘图区域及边框网格线 2.2 图表基本属性多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线多重子图属性: 是否生成多个子图...为图添加标题：title 在图上添加文字: figtext 在轴系列上添加文字：text 设置网格: grid 设置多重绘图：hold 使用紧密布局：tight_layout 改变刻度和刻度标签的样式...条形图：bar / barh / broken_barh 箱线图：boxplot 六边形图：hexbin 直方图：hist / hist2d 矩阵图：matshow 饼状图：pie 颜色棒图：colorbar...API封装成对象的成员函数，建议使用这些成员函数，更加利于理解绘图过程 ---- 4.Example import re import numpy as np import matplotlib.pyplot

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基于Python的卷积神经网络和特征提取

ConvNet网络体系结构（来自CS231n网站）如你所见，ConvNets工作时伴随着3D卷积并且在不断转变着这些3D卷积。...我们导入了用于绘图的matplotlib包，一些用于下载MNIST数据集的原生Python模块，numpy， theano，lasagne，nolearn 以及 scikit-learn库中用于模型评估的一些函数...预测和混淆矩阵现在，我们使用这个模型来预测整个测试集： [py] view plaincopy preds = net1.predict(X_test) 我们还可以绘制一个混淆矩阵来检查神经网络的分类性能...plt.colorbar() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label') plt.show() 上面的代码将绘制下面的混淆矩阵...混淆矩阵如你所视，对角线上的分类更密集，表明我们的分类器有一个良好的性能。

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Machine Learning-模型评估与调参 ——评价指标代码

一、混淆矩阵实现 1from sklearn.metrics import confusion_matrix 2 3pipe_svc.fit(X_train, y_train) 4y_pred =...y_pred) 6print(confmat) output： [[71 1] [ 2 40]] 1fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.5, 2.5)) 2ax.matshow...y_pred=y_pred)) Precision: 0.976 Recall: 0.952 F1: 0.964 三、指定评价指标自动选出最优模型可以通过在make_scorer中设定参数，确定需要用来评价的指标

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(一)Tensorflow搭建普通神经网络实现MNIST手写字体识别及预测

data labels: {}".format(train_labels)) print("predicted number: {}".format(predict_lables)) '''混淆矩阵...] 【Analysis】 (1) 10个数据,标签种类为七种,混淆矩阵维度(7, 7),标签为0,1, 2, 4, 5, 7, 9,对应的个数为:1, 2, 1, 2, 1, 1, 2 (2) 通过混淆矩阵可以看出.../images") plt.matshow(conf_mx, cmap=plt.cm.gray) plt.title("训练数据和预测数据的混淆矩阵", fontproperties=font).../images") plt.matshow(conf_mx, cmap=plt.cm.gray) plt.title("训练数据和预测数据的混淆矩阵", fontproperties=font)..., 1), 标签(10, 1),需要转化,next_batch已经转化 6 混淆矩阵混淆矩阵是评估模型结果的指标,可用于判断分类器的优劣 ------ 参考文献 1 https://blog.csdn.net

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员工流动分析和预测

# 相关性系数矩阵可视化 fig = plt.figure() # 构建图表 ax = fig.add_subplot(1,1,1) correlation_matrix = ax.matshow...可以通过模型准确率，模型混淆矩阵或者模型性能分析报告，了解所构建模型的性能状况。...(alvo_teste, previsoes)*100),2)) + '%') print('\n-> 模型的混淆矩阵:\n', confusion_matrix(alvo_teste, previsoes...我们也可以学习到使用Python语言做数据科学工作的相关技能，包括所使用的Python库，数据画像的手段，变量类型的编码，管道式模型设计方法等。...:', str(round((accuracy_score(alvo_teste, previsoes)*100),2)) + '%') print('\n-> 模型的混淆矩阵:\n', confusion_matrix

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Python语音信号处理

本文介绍了一些语音的基本知识，和使用Python进行处理。时域特征使用wave模块读取wav音频文件，画图时域图像，代码如下。...，即该矩阵一行为一个通道的采样点，共nchannels行 waveData = np.reshape(waveData,[nframes,nchannels]).T # .T 表示转置 f.close(...转置矩阵，使得时域是水平的 mfcc_features = mfcc_features.T plt.matshow(mfcc_features) plt.title('MFCC') # 将滤波器组特征可视化...转置矩阵，使得时域是水平的 filterbank_features = filterbank_features.T plt.matshow(filterbank_features) plt.title(...( y,sr,n_mfcc=13) plt.matshow(mfcc_data) plt.title('MFCC') 运行结果：从上面的代码可以看到，这两个库提取出的mfcc是不一样的。

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（数据科学学习手札21）sklearn.datasets常用功能详解

1.4 手写数字数据集（适用于分类任务）这个数据集是结构化数据的经典数据，共有1797个样本，每个样本有64的元素，对应到一个8x8像素点组成的矩阵，每一个值是其灰度值，我们都知道图片在计算机的底层实际是矩阵...，每个位置对应一个像素点，有二值图，灰度图，1600万色图等类型，在这个样本中对应的是灰度图，控制每一个像素的黑白浓淡，所以每个样本还原到矩阵后代表一个手写体数字，这与我们之前接触的数据有很大区别；在这里我们使用...这里我们利用matshow()来绘制这种矩阵形式的数据示意图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np '''绘制数字0''' num =...8,8)) plt.matshow(num) print(target[9]) ?...1.5 Fisher的鸢尾花数据（适用于分类问题）著名的统计学家Fisher在研究判别分析问题时收集了关于鸢尾花的一些数据，这是个非常经典的数据集，datasets中自然也带有这个数据集；这个数据集包含了

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图片文字识别原理

return X, y X, y = load_data('ex3data1.mat') print(X.shape) print(y.shape) (5000, 400) (5000,) 定义用到的绘图函数...10 * 5000的矩阵，用来一次性训练0~9的所有参数集。...要体会使用矩阵运算的魅力。...，'5'、'8'、'9'准确率比较低三、神经网络模型上面使用普通的逻辑回归来训练模型，神经网络其实就是多层逻辑回归这里没有对神经网络模型进行训练，直接使用了已经训练好的参数来观察预测结果，猜测可能是降低难度...然而，转置的数据与给定的参数不兼容，因为这些参数是由原始数据训练的。所以为了应用给定的参数，我需要使用原始数据（不转置）？？

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实战-电力窃露漏电用户自动识别

是这么使用的，将dataframe转换为矩阵 data = data.iloc[:,:].values #新版本这么使用 shuffle(data) p = 0.8 #设置训练数据比例 train =...: 0.3194 Epoch 100/100 232/232 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3144 我们也可以训练时加入更多的评价指标...) print(cnf_matrix) #行、列的索引就是标签id，这里有两类，用0,1,表示 [[44 6] [ 1 8]] 混淆矩阵中的四个值分别代表TP、FP、TN、PN 根据混淆矩阵，我们可以计算二分类评价指标...sklearn.metrics import confusion_matrix #导入混淆矩阵函数 cm = confusion_matrix(y, yp) #混淆矩阵 plt.matshow...(cm, cmap=plt.cm.Greens) #画混淆矩阵图，配色风格使用cm.Greens，更多风格请参考官网。

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机器学习扩展包MLXtend绘制多种图形

plot_confusion_matrixplot_confusion_matrix函数用于绘制混淆矩阵的可视化图形。...混淆矩阵是一个在机器学习和模式识别中常用的表，它展示了算法在特定数据集上的分类性能。具体来说，混淆矩阵显示了算法预测的类别与实际类别之间的关系。...figure：Matplotlib的Figure对象，如果提供，则在该对象上绘制混淆矩阵，否则创建一个新的Figure对象，默认为None。...axis：Matplotlib的Axes对象，如果提供，则在该对象上绘制混淆矩阵，否则创建一个新的Axes对象，默认为None。...colorbar=True, # 颜色柱 show_absolute=False, # 不显示绝对值 show_normed=True # 是否标准化)plt.show()11.4 自定义类别名的混淆矩阵使用自定义的类别名

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3. 分类（MNIST手写数字预测）

这证明了为什么精度通常来说不是一个好的性能度量指标，特别是当你处理有偏差的数据集，比方说其中一些类比其他类频繁得多 4.2 准确率、召回率精度不是一个好的性能指标混淆矩阵（准确率、召回率） #...混淆矩阵 from sklearn.model_selection import cross_val_predict y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf,...误差分析 6.1 检查混淆矩阵使用cross_val_predict()做出预测，然后调用confusion_matrix()函数 y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf...158], [ 51, 34, 50, 250, 141, 80, 1, 330, 289, 4723]], dtype=int64) 用图像展现混淆矩阵...plt.matshow(norm_conf_mat, cmap=plt.cm.gray) plt.show() 只保留被错误分类的数据，再查看错误分布： ?

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ggmice | 小众且常用的生物学可视化神器..

「ggmice」-小众且常用的生物可视化神器在准备我们的R语言数据可视化课程的拓展内容时，发现了很多有意思的可视化工具包~~ 今天给大家推荐的一个可视化工具为-「ggmice」，一款专门为生物学专业(...ggmice介绍 ggmice工具包可以通过可视化不完整数据和/或估算数据来增强小鼠(mice)估算工作流程。此外，ggmice函数生成的ggplot2绘图对象可被轻松操作或扩展。...还可以使用ggmice检查缺失数据、开发估算模型、评估算法收敛性或比较观察数据与估算数据。...plot_pattern(dat) plot_corr()变量之间的相关性 # create correlation plot plot_corr(dat) plot_pred()显示小鼠预测矩阵...，用于收敛性评估 # create traceplot for one variable plot_trace(imp, "hgt") 更多关于ggmice工具包的使用方法和可视化案例，对生物学感兴趣或者相关专业的同学可参考

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语义分割的评价指标_语义分割数据集

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。前言现存其实已经有很多博客实现了这个代码，但是可能不完整或者不能直接用于测试集的指标计算，这里简单概括一下。...[3] 【语义分割】评价指标总结及代码实现混淆矩阵语义分割的各种评价指标都是基于混淆矩阵来的。...使用上述代码时只需修改pre_path和label_path即可。label_path是真实标签的路径，为8位图；pre_path是训练好模型后，测试集生成的分割结果的路径，也是8位图。...evaluate1是对测试集中产生的每张预测图片都计算对应的各种指标，最后对所有图片的结果进行求均值； evaluate2是把测试集中产生的每张预测图片的混淆矩阵都加在一起，成为一个整个的混淆矩阵，最后对这一个矩阵求各种指标...一般论文中使用的是第2种，当图片本身为1600×1200时，无论是直接对原图进行评估还是将其裁剪成12张400×400大小图片进行评估，第2种的计算结果相等，而第1种结果不同。 4.

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太好用！模型结果也可以可视化表示啦...

scikit-plot提供了一种简单的方式来绘制各种性能指标图表，如混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线、学习曲线等。它还支持对模型的特征重要性进行可视化，以及绘制分类问题中的决策边界。...以下是scikit-plot工具包的一些主要功能：混淆矩阵可视化：混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具。...scikit-plot提供了绘制混淆矩阵的函数，可以直观地显示真实标签和预测结果之间的对应关系。 ROC曲线和AUC：ROC曲线是评估二分类模型性能的一种常用方法。...混淆矩阵可视化 import scikitplot as skplt skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y, predictions, normalize=True...这个交互式可视化工具这么强的吗？完美解决Matplotlib绘图中、英文字体混显问题.. MATLAB绘图不好看？！不是，你是还没发现这几个工具包吧.. 不是，这个地理数据工具这么强的吗？

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混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

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Matplotlib绘图基础

基于Python的卷积神经网络和特征提取

Machine Learning-模型评估与调参 ——评价指标代码

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员工流动分析和预测

Python语音信号处理

（数据科学学习手札21）sklearn.datasets常用功能详解

图片文字识别原理

实战-电力窃露漏电用户自动识别

机器学习扩展包MLXtend绘制多种图形

3. 分类（MNIST手写数字预测）

ggmice | 小众且常用的生物学可视化神器..

语义分割的评价指标_语义分割数据集

太好用！模型结果也可以可视化表示啦...

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