我们可以使用scikit-learn easily计算tp、fp、tn和fn的计数。但是，我想知道tp、fp、tn和fn中每一个的数据索引。感谢您的回复。
浏览 43提问于2021-09-22得票数 1
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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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经典的度量标准是“准确性”，它与：(真阳性+真阴性)/(假阳性+假阴性)有关。
在分类问题中，假阴性比假阴性更容易容忍。也就是说，我想赋予改进(真阳性)/(假阳性)更多的权重。如何做到这一点？
浏览 2提问于2022-08-08得票数 0
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我能够对较小的数据集进行同样的操作，在这里我知道所需的输出。=y_pred[i]:但是，如果我想为多个标签找到同样的东西，像这样的：y_pred=[1,0,3,2,1]
所以我想找到所有的TP_total，TN_total，FP_total和FN_total，考虑到每个标签'1','2','0'
浏览 1提问于2020-07-11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
浏览 2提问于2016-09-21得票数 3
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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
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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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生成的矩阵)？., True Positive', 'F
浏览 14提问于2020-12-22得票数 0
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我的问题：接下来，我对它进行预处理--以便能够处理它.一旦我这样做了，我就开始分类：
我做了预测，并得到了该折叠的准确性和混淆矩阵。在此之后，我想获得True Positive(TP)、True Negative(TN)、False Positive(FP)和False Negat
浏览 6提问于2015-07-09得票数 105
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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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我通过使用Over-Sampling来处理这个不平衡问题，它添加了来自少数类的示例副本，以平衡正类和负类。 现在我训练了神经网络模型。对于评估，我对低假阳性率(FPr)和低假阴性率(FNr)感兴趣，但它给了我意想不到的结果，非常低的假阳性率(0.02%)和非常高的假阴性率(82.1%)。我们通过以下公式来计算速
浏览 54提问于2019-12-13得票数 0
假阳性(FP)、真阴性(TN)、实际阴性(FP+TN)。我们可以用FP/(FP+TN)来计算假阳性率；在DDoS检测实验中，当我们将合法流量误判为恶意流量时，就会出现假阳性。然而，合法的流量通常是背景流量。它没有具体的数字。如何得到FP+TN的个数，如何计算ddos检测算法的假阳性率
浏览 4提问于2015-04-02得票数 1
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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?的数据集。np.where((y_test == 0) & (y_pred
浏览 63提问于2021-10-29得票数 0
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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。
我真的被困住了，如果有人能给
浏览 8提问于2013-03-02得票数 0
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这是代码和输出，我认为从输出来看，它意味着当fpr为0，tpr为0时，这是正确的，因为预测结果将一切标记为0。
但是输出也说，当fpr是1时，tpr也是1。我认为它是不正确的，因为预测器从来不会预测某事是正的(标签为1)，那么fpr (=正确预测的1 /总量# 1)和tpr (= 1/总#0的预测值=#)怎么能都是1呢？
浏览 3提问于2016-08-30得票数 2
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我有一个文本描述和分类级别(i.e.levelA和levelB)的输入文件。我想写一个支持向量机分类器来测量精度，召回和准确性。我看了和，但是我想一步一步地了解更多。
浏览 2提问于2013-07-11得票数 6
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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混淆矩阵随每次迭代而变化
、、、
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
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