对于二元分类器，混淆矩阵只有四个字段：真阳性、假阳性、假阴性和真阴性： 模型预测：0 模型预测：1 真值：0 真阴性 误报 真值：1 假阴性 真阳性 有了这些信息，就可以直接计算精度、召回率、F1...例如，如果查看第 5 行与第 3 列相交的单元格，您会看到有 5 种情况，其中真正的类是“5”，但模型预测的类是“3”。也许我们应该看看受影响的样本，以更好地了解这里发生了什么！...可视化这些聚类可以揭示数据中的模式、趋势和关系。 散点图中每个点根据其聚类分配进行着色，是可视化聚类分析结果的标准方法。聚类边界及其在要素空间中的分布清晰可见。...请记住，我们可以通过选择一个类作为正结果并将所有其他类指定为负结果，将任何分类问题转换为二元问题。因此，ROC曲线对于多类或多标签分类问题仍然有帮助。...如果我们选择一个阈值，比如 0.5，我们可以将其转换为二元分类器，其中模型输出较高值的所有样本都分配给正类（反之亦然）。 校准曲线根据模型的输出绘制“正分数”。
进入 Network 标签，选择 FETCH/XHR。在下面的屏幕截图中，我刚刚在搜索引擎上搜索了Palm Springs，这就是请求头的样子。... 元素是文档树的第一个标签和根节点。 树反映了不同标签之间的关系和层次结构。 我们有父节点，嵌套在其他标签中的标签是子节点。 节点数越多，构建 DOM 树所需的时间就越长。...假设我们有一个文件，其中包含一个只做一件事的程序，那就是定义一个变量：const age = 25;这就是这行非常简单的代码看起来像抽象语法树的方式（我正在使用@babel/parser-7.16.12...7.渲染树=====在解析阶段构建的树（DOM、CSSOM）被组合成一种叫做渲染树的东西。 这用于计算最终将绘制到屏幕上的所有可见元素的布局。 渲染树的目的是确保页面内容以正确的顺序绘制元素。...以上步骤的结果将是一个包含所有可见节点、内容和样式的渲染树。布局（回流）阶段渲染树包含有关显示哪些节点及其计算样式的信息，但不包含每个节点的尺寸或位置。
本文内容 什么是混淆矩阵 目标检测中的混淆矩阵 使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 总结 1....它的行代表真实的类别，列代表预测的类别。以第一行为例，真正的类别标签是 0，从列方向的预测标签来看，有 8 个实例被预测为了 0，有 2 个实例被预测为了 1。...别看这个表格只包含四个数字，但其中能表述的含义却非常丰富，通过这四个数字的组合计算，就能够计算出TP，FP，FN 以及 TN，然后衍生出其它更多的模型评估指标。...使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 在理解了什么是混淆矩阵以及如何分析混淆矩阵之后，就可以使用 MMDetection 中提供的小工具，为自己的目标检测模型绘制一个混淆矩阵。...其中误报最多的是人这个类别，占所有误报的 33%，其次是椅子，有 11% 的误报。知道了这些信息，我们就能够更有针对性的去优化我们的模型。 4.
概率论基础知识回顾 扔出一个骰子，有六种可能的结果，每一种结果的概率都是 1/6。 ? i 代表骰子顶面的数字。由于至少会有一面朝上，则： ? (1) 其中 n=6 代表所有可能结果的总数。...(10) 其中 v 是一个向量，a 是常数。 函数的参数通过最小化代价函数（如最小方差）进行拟合： ? (11) 为了进行拟合或训练，需要用训练数据。...混淆矩阵第 i 行、第 j 列的元素告诉我们：对于所有的测试数据，有多少测试样本的标注为第 i 个类别，但分类器返回的预测类别为 j。...这就是所谓的交叉验证。混淆矩阵能表示一个给定数据集的离散分类器准确率的所有细节，可以用来组成任何可能的技术得分。在这里我要介绍两个在文献中比较少见的度量方法，通过下面的介绍，你将会明白其重要性。...结果是，一旦归一化约束得到执行，则所有其他类别也都会就位，该解只有正值元素。
在本教程中，我将演示Orange，一种用于机器学习的工具。Orange是一款极易使用，轻巧的拖放式工具。更重要的是，它是开源的！...无需编写任何代码即可完成从数据准备到模型评估的所有任务。 它还有许多很酷的功能，我在许多其他重量级工具中找不到。你有没有画过数据？你说得对。您可以使用其“绘制数据”功能在Orange中绘制数据。...除此之外，它还具有许多差异化因素，如良好的可视化功能，广泛的模型列表和评估技术。让我们通过使用我们之前创建的绘制数据创建机器模型来窥视该工具。 Orange主要有四种不同的标签。...在每个可视化中，有一些功能可用于创建奇妙的图。在下面显示的散点图中，我使用Show Regression Line plot属性显示了回归线。...对于我们的绘制数据模型，AUC为0.972，F1为0.966，这证实它是一个合理的模型。 我们还可以通过将混淆矩阵节点连接到Test＆Score节点来查看混淆矩阵。
为检验模型在测试数据集上的预测效果，需要构建混淆矩阵和绘制ROC曲线，其中混淆矩阵用于模型准确率、覆盖率、精准率指标的计算；ROC曲线用于计算AUC值，并将AUC值与0.8相比，判断模型的拟合效果，代码如下...如上图所示，将混淆矩阵做了可视化处理，其中主对角线的数值表示正确预测的样本量，剩余的4 720条样本为错误预测的样本。经过对混淆矩阵的计算，可以得到模型的整体预测准确率为92.30%。...在如上的混淆矩阵图中，横坐标代表测试数据集中的实际类别值，纵坐标为预测类别值，正确预测无毒的有981个样本，正确预测有毒的有786个样本。...需要注意的是，当因变量为字符型的值时，子模块metrics中的函数roc_curve必须传入数值型的因变量（如代码所示，将字符值和数值做了映射），否则会报错误信息。...为了避免数据框的列数过多，在构造文档词条矩阵时做了相应的限制条件，即代码中的CountVectorizer(min_df = 0.01)，表示词语所对应的文档数目必须在所有文档中至少占1%的比例，最终得到上表中所呈现的
以相同的方式，如上所述，可以使用许多参数和新技术对机器学习模型进行广泛的训练，但是只要您跳过它的评估，就不能相信它。 混淆矩阵 混淆矩阵 是一个模型的预测和数据点的实际类别标签之间的相关性的矩阵。...现在，让我为您的测试预测绘制矩阵： ? 在70个实际的阳性数据点中，您的模型预测64个点为正，6个点为负。在30个实际负点中，它预测3个正点和27个负点。...在讨论准确性的失败案例之前，让我为您介绍两种类型的数据集： 平衡的：一个数据集，包含所有标签/类别几乎相等的条目。例如，在1000个数据点中，600个为正，400个为负。...现在，我们如何绘制ROC？ 为了回答这个问题，让我带您回到上面的表1。仅考虑M1模型。您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。...摘要 因此，简而言之，您应该非常了解您的数据集和问题，然后您始终可以创建一个混淆矩阵，并检查其准确性，精度，召回率，并绘制ROC曲线，并根据需要找出AUC。
因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。...混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...此指标用于度量模型输出与目标结果的接近程度（所有样本预测正确的比例）。 精度Precision:我们预测的正样本有多少是正确的?...查准率（预测为正样本中，有多少实际为正样本，预测的正样本有多少是对的）。 召回Recall:我们的样本中有多少是目标标签?查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少）。...P-R曲线的绘制跟ROC曲线的绘制是一样的，在不同的阈值下得到不同的Precision、Recall，得到一系列的点，将它们在P-R图中绘制出来，并依次连接起来就得到了P-R图。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第六篇——对建筑年代深度学习模型的进行评价，我们首先会通过对测试数据集的预测来展示模型的预测能力，其中，我们会介绍对模型进行评估的几种方法，包括混淆矩阵...然后，在这种情况下，在它每一行（对应一个样本的所有类别预测）上找到最大值的索引。这个索引实际上是模型预测的类别标签（0-8）。...其中，test_samples是一个有四个维度的张量，每个维度的大小分别为 8、3、512 和 512，[BATCH_SIZE, C, Height, Width]，这种维度设置通常是在深度学习框架中使用的...混淆矩阵的常见形式如下，我写成英文更容易理解： confusion matrix 用一个例子理解： classifier 混淆矩阵中的四个关键术语是： True Positive (TP)： 即实际为正且被预测也为正的样本数...对比论文中的模型评估结果(下图)，我们的模型不够完美，差距还比较大： 论文评估结果 将我们的混淆矩阵转化为百分数： 混淆矩阵（百分比） 虽然我们和作者的数据集不一样，但是我的研究方法是没错的，如果后期学到更多处理技巧
对于分类任务主要有两个维度：标签、类别 以水果分类为例： 标签 标签为某个分类域，定义一组标签需要同时确定标签内的类别数量，分类时在标签内的类别是互斥但必须选择一个的 例如： 水果分类中的： 颜色...，水果种类 为标签 类别 类别为标签内的子项，定义一组标签需要其中定义若干（至少为2）个类别，类别之间互斥，分类时必须选择一个 例如: 水果分类中的： 颜色中： 黄色、绿色、红色 … 等颜色均为类别...注意：多分类在训练模型之前，必须确定所有的类别 多分类任务已经脱离了是否有标签的范畴，已经不是 “有” 或者 “没有”这1 bit 信息可以表示的了，类别数越多分类结果代表的信息量越大，...多标签 （Multi-Label Classification） 多标签分类可以理解为多个二分类任务的结合，模型需要为数据做出多个“是\否”的判断 多标签数据难以绘制多类别混淆矩阵，但可以绘制多个二分类混淆矩阵...，让我们想要套用多分类漂亮的评估方法； 但事实上多标签与多分类存在本质上的不同，多标签的本质是多个独立的二分类任务，任务之间没有关联性，而混淆矩阵尝试寻找的正是类别之间的关联；在一个多分类的类别组里可能相关
子标签 如果不设置drawable属性，也可以定义drawable类型的子标签，如shape等 注意 必须设置level才会生效，而level只能在代码中设置，ImageView.setImageLevel...有两种模式 nest是默认的，将每一层都嵌套到上一层中，所以上一层的padding对这一层有效果 stack将每一层直接堆叠在上一层上，上一个的padding对本层无效果 简单解释一下，假设第一层是shape...旋转中心的Y坐标 android:visible 设置初始的可见性状态，默认为false 子标签 如果不设置drawable属性，也可以定义drawable类型的子标签，如shape等 以下是android5.0...radius响应半径的意思是，以view的中心为圆心，以radius的值为半径的一个圆形区域，如果radius未设置则是view的所有区域。 当点击时，这个响应区域会填充颜色，同时产生水纹。...:drawable 子标签 foreground background drawable api>=24 只有一个属性class，值是类的全名，如android.graphics.drawable.ColorDrawable
如果矩阵被分割成组，必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量，它将被转换为字符。 颜色是矩阵中数值的重要美学映射。...用户必须用用户定义的颜色模式指定col参数。如果矩阵是连续数字，如果矩阵是字符，col的值应该是一个命名的颜色向量。 下面的图是之前热图的圆形版本。...heatmap(mat1col_fun1) 有一件事非常重要，那就是在创建圆形热图之后，你必须完全删除布局。 如果没有指定split，就只有一个大的扇区包含完整的热图。...下图是正常布局的热图，现在我将用圆形布局改变它们。 热图直观地显示了DNA甲基化、基因表达和其他基因组水平信息之间的相关性。 原始热图是用随机数据集生成的。...矩阵中的值是每个样本中DMR的平均甲基化水平。 expr：一个矩阵，其中的行对应于与DMR相关的基因（即与DMR最近的基因）。矩阵中的值是每个样本中每个基因的表达水平。
混淆矩阵 混淆矩阵的一般思想是计算类 A 的实例被分类为类 B 的次数，对于所有 A/B 对。例如，要知道分类器将 8 的图像误判为 0 的次数，您将查看混淆矩阵的第 8 行，第 0 列。...在这里，我们假设您已经找到了一个有希望的模型，并且想要找到改进它的方法。其中一种方法是分析它所犯的错误类型。 首先，看一下混淆矩阵。...模型在 5 的图像中最常见的错误是将它们错误分类为 8：这发生在所有 5 的 10%中。但只有 2%的 8 被错误分类为 5；混淆矩阵通常不是对称的！...混淆矩阵（左）和相同的通过行归一化的 CM（右） 图 3-10。仅显示错误的混淆矩阵，通过行归一化（左）和通过列归一化（右） 现在你可以更清楚地看到分类器所犯的错误类型。...优缺点是相同的。方程 4-9 显示了闭式解，其中A是(n + 1) × (n + 1) 单位矩阵，⁹除了左上角的单元格为 0，对应于偏置项。 方程 4-9.
因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。...混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...查准率（预测为正样本中，有多少实际为正样本，预测的正样本有多少是对的） 召回Recall:我们的样本中有多少是目标标签?...查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少） F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。...P-R曲线的绘制跟ROC曲线的绘制是一样的，在不同的阈值下得到不同的Precision、Recall，得到一系列的点，将它们在P-R图中绘制出来，并依次连接起来就得到了P-R图。
我使用了所有的默认选项。 ? ? ? 几个小时后，模型完成，并概述了模型的性能和所用的预算（我分配的全部是16小时） ? 2....由混淆矩阵可知，云模型在预测男性时出错较多，而边缘模型的失误率则更均匀。 ? 云模型性能 在下面的屏幕截图中，你可以看到云模型的混乱矩阵，以及AutoML报告的一些统计信息。...边缘模型性能 在以下截图中，你可以看到边缘模型的混淆矩阵以及AutoML报告的一些统计数据。边缘模型在预测男性方面略胜一筹！ ? ?...为了进行测试，我决定只部署到一个节点。部署该模型大约花费一个小时。 ? 云模型公开了一个易于使用的API，你可以在其中上传一个简单的JSON对象并接收到一组带有返回概率的预测。...总的来说，如果你有能力在后台运行云实例，那么我认为这是一个非常易于使用的API。 ? 边缘部署 对于边缘部署，我们有多种下载模型的方法。
，对于图形的绘制会在之后的篇章中再详细弄下，比如二维的图怎么画，三维的又该如何绘制；虽然本篇内容趋于基础性的知识，但这也只是相对于之后的图形绘制，是基础的东西。...图形对象是由图形命令产生的，图形中的线条、坐标轴、标题等等，都是一个独立的对象，然后对象又可以分为父对象和子对象的形式，如果创建了一个子对象，则该子对象有可能会继承父对象的大多数属性，当然也可能例外。...与根对象相关的属性是应用于所有MATLAB窗口的默认属性~ 图形窗口（Figure）虽然在上图中只画了一个，但并不是说只能创建一个图形窗口，理论上可以无限~，实际上也可以有很多，多个图形窗口之间也是各自独立的...坐标区对象（坐标区是表示 x、y 和 z 坐标区标度、刻度线、刻度标签、坐标区标签等对象的单个对象）定义了表示数据的线条的参考框架。图窗是显示图形的窗口。...决定图形窗口是否可见，不可与是否存在混淆 ButtonDownFcn 字符串 一般是某个M文件的名字或是一段程序，定义一块作用区域，单击后，MATLAB则会自动执行对应程序 CreateFcn 字符串
再编写HTML文档，使用IMG/IFRAME应用XML文档即可 SVG技术在HTML5出现之后的使用方法： 直接创建HTML5文档，在其中书写SVG标签即可 本身是一个300*150...的inline-block SVG技术在HTML5中绘制图形命令(所有的SVG标签的nodeName都是小写,只有填充色，没有描边色) (1)....如何在服务器端下载的网页中显示客户端的图片?...一个进程内必须至少有一个线程；也可以有多个； ⑤. 一个操作系统中可能同时存在几千个线程，它们是“并发执行的”－宏观上看同时执行，微观上看是依次循环执行 42....="console.log(2)">按钮 现象：上述JS执行过程中，按钮1可见，但点击无效；按钮2不可见 原因：浏览器中执行代码的只有一个线程——UI主线程 解决办法：创建新的线程，由它来执行耗时的JS
利用countplot函数来查看培训数据的分布情况，从图中可以看到：大约有14，300幅图片没有油棕榈种植园，而只有942幅图片有油棕榈种植园，这可以称为非均衡数据集，关于非均衡数据集这个深度学习问题...训练第一阶段的指标 将模型存盘，绘制出预测的混淆矩阵。...interp.plot_confusion_matrix(dpi=120) 绘制混淆矩阵 混淆矩阵是一种图形化的方法，用来查看模型准确或不准确预测的图像数量。...第一阶段训练的混淆矩阵 从这幅图中可以看出，模型准确地预测了2863幅没有油棕人工林的图像，对168幅油棕人工林的图像进行了正确的分类。...通过与我们绘制的上一个混淆矩阵的比较，可以发现模型做出了更精准的预测。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TTabControl 属性 DisplayRect：只定该控件客户区的一个矩形 HotTrack：设置当鼠标经过页标签时，它的字是否有变化。...Columns：对列进行操作 DropTarget：可列表视图中项目是否以拖放操作的目标显示 FlatScrollBars：是否让滚动条有平滑的效果 FullDrag：当标签拖动时，是否重新绘制...该事件只有在OwnerData属性为True时有效 OnDeletion：当列表视图中的一个项目被删除时触发 OnDrawItem：当绘制一个项目时触发 OnEdited：当编辑一个项目的Caption...Flat：是否有浮动效果 HotImages Images：为其中的按钮选择图片 Indent：该控件内的控件与左边距的距离 List：控件内按钮一显示样式，为True时，左边是图像...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
这本书对于我来说过于理论化了，但其中的知识基本是正确的，因此它对我来说仍然是无价的资源。...下图显示了使用 BoW 方法在五个归一化处理后的句子上创建的矩阵的一个示例。 ? 例句 ?...直观地说，如果一个单词经常出现在目标文档中，但并不经常出现在所有文档的集合中，那么它的 TF-IDF 值就会较高。下图显示了根据之前见过的例句创建的 TF-IDF 矩阵的示例。...然而，正如 Sarkar 在[6]中所证明的，集成方法并不一定能更好地处理文本数据。 评价指标 ? 混淆矩阵以及从中得出的各种度量方法 混淆矩阵是评估机器学习模型最简单、最直观的工具之一。...但是当 x 和 y 不同时，它就会接近于更小的值，而不是更大的值。 只有当标签包含大致相同数量的数据点时，准确率才是一个有用的度量指标。
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