混淆矩阵是一个表，经常用来描述分类模型(或“分类器”)在已知真实值的一组测试数据上的性能。混淆矩阵本身比较容易理解，但是相关术语可能会令人混淆。...让我们从一个二进制分类器的混淆矩阵示例开始(尽管它可以很容易地扩展到两个以上的类): ? 我们能从这个矩阵中了解到什么? 有两种可能的预测类:“yes”和“no”。...我已经将这些项添加到混淆矩阵中，并且添加了行和列总数: ? 这是一个比率的列表，通常是从一个混淆矩阵的二元分类器里得出: 准确率（Accuracy）:总的来说，分类器的准确率是多少?...(在我们的例子中，零错误率将是60/165=0.36，因为如果你总是预测yes，那么您只会在60个“no”的情况下出错。)这可以作为比较分类器的基准度量。...当你改变将观察值分配给给定类的阈值时，通过绘制真阳性率（y轴）与假阳性率（x轴）来生成它。
Classification） 二分类任务，从贴标签的角度可以理解为为数据分类，确定是否贴当前这个标签； 也可以从分类的角度，有两个类别，必须确定数据属于哪一种 根据二分类任务的结果可以画出统计结果混淆矩阵...神经网络中常用 Sigmoid 激活函数生成结果 损失函数常用 Binary Cross Entropy Loss 可以直接绘制 ROC 曲线、 AP 曲线等来评估模型性能 存在虚警、漏警概率...“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，相应分类任务应该会更加趋于困难 多分类由于结果类别唯一确定，GT类别唯一确定，因此分类结果可以绘制漂亮的混淆矩阵...，但可以绘制多个二分类混淆矩阵 有的刚接触多标签、多分类的同学可能会尝试为多标签分类任务绘制混淆矩阵，但是尝试后经常会发现错误的类别不知道该画到哪个格子里，漏检的数据很可能在矩阵中无处安放； 想要尝试绘制混淆矩阵因为这些标签可能在含义上有一些多分类的性质...，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
本文从另一个角度，即训练阶段入手，探讨如何通过有界扰动修改训练数据，从而最大程度上混淆分类器，让其在测试部署阶段做出错误判断。...换句话说，研究者想在训练数据中添加不可感知的噪声，希望在训练数据上训练好的分类器在面对干净的测试数据时，能尽可能多地做出错误的判断，从而最大程度上混淆对应的分类器。...图 1：学习混淆分类器的概述：解耦 f_θ 和 g_ξ 的交替更新。 ? 当 f_θ 是像神经网络这样的可微分系统时，可以通过随机梯度下降（SGD）或其变体更新 θ。 ? 式中 α 指学习率。...针对 CIFAR-10 和 ImageNet，文中尝试了层数不同、包括 VGG、ResNet 以及 DenseNet 在内的不同卷积网络，并相应地评估了它们的性能。结果如图 7 所示。 ?...用本文第 4 节中描述的方法，研究者训练了相应的噪声生成器并在测试集上评估了相应的 CNN，如图 10 所示。 ? 图 10：MNIST 在不同场景下的测试集的混淆矩阵。
我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后，我们会将模型部署到云中，并创建该算法的Web浏览器版本。...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！ ? ?...我期待着尝试其他云提供商，看看他们比较起来表现如何！
混淆矩阵有什么用 逻辑回归模型的几个衡量指标如洛伦兹曲线、ROC曲线、lift曲线等皆来源于混淆矩阵，如果针对同一个问题构建不同的模型，当进行模型间效果比较时，经常会用到这三个曲线。...不单单是逻辑回归模型具有混淆矩阵，只要因变量为离散形式的模型都具有混淆矩阵，混淆矩阵不是为逻辑回归模型设置的，而是为分类选择模型而设置的，连决策树与神经网络都会有混淆矩阵。 ?...混淆矩阵中的数值是动态的数据，其中，A与D都是猜对的数据，理论上这两格中数据量越大越好，但是B与C的数据也是必不可少的，如果没有B与C部分的数据，则会造成过度拟合。...一般，混淆矩阵会涉及到下面几个解读指数： 正确率=(A+D)/(A+B+C+D)，即猜对了比上总量； 灵敏度=A/(A+B)，即所有真实1中猜对的比例； 特异度=D/(C+D)，即所有真实0中猜对的比例...表明模型勉强接受； KS介于41-50之间，表明模型有好的区分能力； KS介于51-60之间，表明模型有很好的区分能力； KS介于61-75之间，表明模型有非常好的区分能力； KS大于75，很可能建模出错
at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:1204) 二、解决方案 ---- 出现上述问题 , 只可能有两个方向出错...: 依赖配置错误 : 没有正确配置 Room 依赖 ; 注解使用错误 : 写代码时 , 没有写对 如果使用的是 Kotlin 语言开发 , 导入依赖库时 , 需要使用 kapt 导入注解处理器 ;...检查 Room 数据库的实现类是否生成成功。...四、检查代码混淆错误 如果您的项目使用了混淆或压缩功能，需要在 proguard 文件中添加 Room 相关的规则，以避免混淆 Room 相关的类和接口。...如果以上方法都不能解决问题，可以尝试清除项目并重新构建，或者使用 Android Studio 中的 Invalidate Caches / Restart 功能来尝试解决问题。
然后可以构建如下表所示的混淆矩阵（Confusion Matrix）： ? 混淆矩阵 在本案例中，离职员工（left=1）视为正例，未离职员工(left=0)视为负例。...5.对测试集进行预测和评价 调用predict()函数，参数设置为已生成的决策树模型，测试集，以及type指定为分类可获得离职与否的预测结果，然后通过table()函数将其转化为一个混淆矩阵。...并通过table()函数生成预测结果的混淆矩阵表。通过svm.perf查看混淆矩阵表。 ?...从混淆矩阵可以看出，被正确预测的未离职员工人（实际未离职同时预测也是未离职的人数，即混淆矩阵第一行第一列的数值）有3317人，被正确预测的离职员工（实际离职同时预测也是离职的人数，即混淆矩阵第二行第二列的数值...在这个结果中，精确度不是很高，所以我们尝试通过调整参数的办法来尽量提高各评价指标的数值。
文章来源｜MS08067 红队培训班第12节课作业 本文作者：某学员A（红队培训班1期学员） 按老师要求尝试完成布置的作业如下： 一、远程线程注入 （一）通过MSF生成payload 通过msfvenom.../Desktop/1.c （二）通过远程线程注入加载payload 通过VS2019对payload进行处理： 编译生成Project1.exe，将其传入装有360和火绒的Windows...payload （二）检测免杀 Kali机器开启监听 在Windows学员机环境下运行python加载器，kali获取到session，且360和火绒均未报毒，第一次失败是由于配置shellcode时多打了一个字符导致出错...四、Ladon免杀（Powershell混淆） （一）通过CS生成powershell的payload 当直接使用powershell运行，则会被火绒查杀 （二）通过Ladon进行代码混淆 使用Ladon...对Powershell代码进行混淆 （三）检测免杀 运行powershell脚本，发现CS成功上线，且没有被火绒和360告警 五、无文件落地免杀 （一）在Kali机器上部署恶意powershell
混淆矩阵 混淆矩阵是评估分类模型性能的基本工具。混淆矩阵将模型的预测与基本事实进行比较，清楚地显示模型错误分类了哪种样本，或者它难以区分类别。...下面是一个小片段，用于为 sci-kit-learn 分类器生成混淆矩阵： import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_classification...如前所述，对角线中的元素表示真实的类，对角线外的元素表示模型混淆类的情况，因此得名“混淆矩阵”。 以下是该图的三个关键要点： 对角线：理想情况下，矩阵的主对角线应填充最高数字。...然后，生成第二个混淆矩阵，显示正确分类的可能性（而不是样本的绝对数量）可能会有所帮助。 颜色渐变和百分比注释等视觉增强功能使混淆矩阵更加直观且易于解释。...混淆矩阵还可以帮助非技术利益相关者掌握模型的优势和劣势，促进讨论在使用模型预测进行关键决策时是否需要额外的数据或预防措施。 可视化聚类分析 聚类分析根据特定特征对相似的数据点进行分组。
混淆矩阵要求 要为整个数据集创建一个混淆矩阵，我们需要一个与训练集长度相同的一维预测张量。...在我们得到这个张量之后，我们可以使用标签张量来生成一个混淆矩阵。 > len(train_set.targets) 60000 一个混淆矩阵将告诉我们模型在哪里被混淆了。...绘制混淆矩阵 为了将实际的混淆矩阵生成为numpy.ndarray，我们使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix（）函数。让我们将其与其他需要的导入一起导入。...首先，让我们生成混淆矩阵。...我们可以像这样生成混淆矩阵： > cm = confusion_matrix(train_set.targets, train_preds.argmax(dim=1)) > print(type(cm)
来源： DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论了如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。...对于多分类来说，它是一个 N * N 矩阵，其中 n 是编号。输出列中的类别，也称为目标属性。一二分类任务中包含了 2 个类也就是一个 2*2 矩阵，一般情况下介绍混淆矩阵都会以二分类为例。...那么将得到一个 3*3 矩阵依此类推。通过上面描述我们知道，混淆矩阵的类将具有相同数量的行和列。...下面让我们尝试了解一些常用术语，有 TP(True Positive)、FP(False Positive)、False Positive 和 FN(False Negative)。...考虑这个混淆矩阵在下图 1 中的数据集的输出列中具有 A、B、C 类。
如果混淆了维度，模型最终会得到随机预测。 类别数据与嵌入操作 对于类别数据，常见的做法是进行数值编码。但对于深度学习而言，这并不是一个很好的操作，数值会带来大小关系，且会丢失很多信息。...如果混淆LSTM仍然可以正常运行，但会给出错误的结果。 维度不匹配 如果Pytorch执行矩阵乘法，并两个矩阵出现维度不匹配，PyTorch会报错并抛出错误。...但是也存在PyTorch不会抛出错误的情况，此时未对齐的维度具有相同的大小。建议使用多个不同的批量大小测试您的代码，以防止维度不对齐。...单层效率更高，因为这代表单个矩阵运算，而不是GPU的两个矩阵运算，因此我们可以并行化计算。...如果您不使用logit损失函数，则当模型预测不正确的非常高或非常低的值时，您可能会遇到问题。
当混淆此类时，模型将失去准确性。 ? 图片分类的一些例子0 数据处理 首先，数据集中的图像并非都具有相同的尺寸，因此在将所有图像输入模型之前都要调整其大小。...子类决策 在检查单个模型的验证集上的混淆矩阵后，发现它常常使一类混淆同一类。...此外，混淆矩阵表明，平衡后，该模型可以更准确地预测代表性不足的类别。这也表明学习率是模型收敛的重要参数。 然后，在对所有数据进行训练的模型上集成快照，测试精度提高到0.95000。...混淆矩阵显示出在子类中准确分类的改进，尤其是对于“城市”子类。开发在某些类上是“专家”的模型并将其与擅长区分子类的模型一起使用是非常有效的。...其他想法 这是必须解决的其他一些想法，这些想法要么效果不好，要么没有尝试的方法。 单通道图像 图像是灰度的，因此尽管在加载图像时将它们编码为三个通道，但它们可以表示为单通道矩阵。
但该机构认为，当它与其他方法结合使用时，可以有助于防止 AI 文本生成器被滥用。 「我们提出分类器的目的是帮助减少人工智能生成的文本造成的混淆。...OpenAI 表示，由于其英语前向数据集，它更有可能在儿童或非英语语言书写的文本上出错。 在评估一段给定的文本是否由 AI 生成时，检测器不会正面回答是或否。...根据其置信度，它会将文本标记为「非常不可能」由 AI 生成（小于 10% 的可能性）、「不太可能」由 AI 生成（在 10% 到 45% 之间的可能性）、「不清楚它是否是」AI 生成（45% 到 90%...因此他提议，如果要部署这样的模型，请共享一个混淆矩阵。不然如果教育者采用这一模型进行评分，则可能会对现实世界造成伤害。此外还应该增加一些有关误报和漏报的透明度。...总结一下的话就是正向识别不准，反向识别出错，也无法识破一些改论文的技巧。看来，起码在 AI 文本内容识别这一领域，OpenAI 还需努力。
建议尝试一下。 使用 CoLaboratory 可以在 Jupyter Notebook 上写代码。写好后执行 (Shift + Enter)，代码单元下方就会生成输出。...各层中的神经元网络不断将信息从输入传输到输出，直到其权重调整到可以生成反映特征和目标之间底层关系的算法。...代码 问题：研究者获取乳房肿块的细针穿刺（FNA），然后生成数字图像。该数据集包含描述图像中细胞核特征的实例。每个实例包括诊断结果：M（恶性）或 B（良性）。...它们在 Colaboratory Notebook 中显示如下： 进行预测，构建混淆矩阵。 训练网络后，就可以在 X_test set 上进行预测，以检查模型在新数据上的性能。...混淆矩阵 混淆矩阵是模型做出的正确、错误预测的矩阵表征。该矩阵可供个人调查哪些预测和另一种预测混淆。这是一个 2×2 的混淆矩阵。 混淆矩阵如下所示。
，因此，需要将稀疏矩阵转换为密集矩阵。...神经元之所以给出错误的预测，原因在于它前面为其提供输入的神经元，更确切地说是由这两个神经元之间边的权重及输入值决定的。我们可以尝试对这些权重进行微调。...一个字母出错将导致整个单词识别错误。 其次，错切值对正确率有影响。这次创建数据集时，随机从 0 到 0.5 之间选取一个数作为错切值。先前测试时错切值为 0.2。...我们可以把经常识别错误的字母统计出来，用二维混淆矩阵来表示。每行和每列均为一个类别（字母）。 矩阵的每一项表示一个类别（行对应的类）被错误识别为另一个类别（列对应的类）的次数。...sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(np.argmax(y_test, axis=1), predictions) 理想情况下，混淆矩阵应该只有对角线的项
混淆矩阵（Confusion Matrix）:对于每一类数字（0-9），混淆矩阵显示了模型预测的正确和错误的样本数量。...混淆矩阵（Confusion Matrix）混淆矩阵是一种评价分类模型性能的工具，它以矩阵的形式显示模型在测试集上的预测结果与实际结果的对比情况。...混淆矩阵的结构以一个二分类问题为例，混淆矩阵通常是一个 的矩阵，形式如下：预测为正（Positive）预测为负（Negative）实际为正真正例（TP）假负例（FN）实际为负假正例（FP）真负例（TN...混淆矩阵与评价指标通过混淆矩阵，可以计算出多个分类性能指标：准确率（Accuracy）:这是所有正确预测样本数量占总样本数量的比例。...混淆矩阵的意义混淆矩阵可以帮助我们识别模型在哪些类别上表现较好或较差，从而采取有针对性的改进措施。
因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！ ---- 1 混淆矩阵 Q： 什么是混淆矩阵？...A： 顾名思义，其就是一个矩阵，可理解为一张表格，但矩阵前加上“混淆”之后，很容易让人理解产生误差，即：“混淆矩阵真混淆（一脸懵逼）”。...下面是一句话解释混淆矩阵： 混淆矩阵就是统计分类模型的分类结果，即：统计归对类，归错类的样本的个数，然后把结果放在一个表里展示出来，这个表就是混淆矩阵。...（参考链接） ---- 初步理解混淆矩阵，当以二分类混淆矩阵作为入门，多分类混淆矩阵都是以二分类为基础作为延伸的！ Q： 什么是二分类？...即预测的标签 参数n: 类别数 ''' def fast_hist(a, b, n): #k为掩膜（去除了255这些点（即标签图中的白色的轮廓），其中的a>=0是为了防止bincount()函数出错
准确性是一个好的首要指标，但是使用混淆矩阵将帮助我们了解更多，让我们通过迭代max_features的推荐选择来看看拟合过程中会发生什么，我们通过拟合大量的浮点数，小部分我们使用的特征值。...training])).ravel() Now, import pandas and look at the confusion matrix we just created:现在，导入pandas来看一看我们生成的混淆矩阵...matrix, we can get the accuracy from the trace of the confusion matrix divided by the overall sum: 自从我们使用混淆矩阵...，我们能通过总和区分的混淆矩阵的迹来得到准确性： n_estimator_params = range(1, 20) confusion_matrixes = {} for n_estimator in...) # here's where we'll update the confusion matrix with the operation we talked about这里就是我们讨论要通过操作更新混淆矩阵的地方
放到混淆矩阵中，就是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。...放到混淆矩阵中，是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。...放到混淆矩阵中，就是被分类器分为A类的像元中，分类出错的像元数所占的比率。我们也就不难发现，错分误差+用户精度=1 05 漏分误差 指对于参考图像上的某种类型，被分类器分为其他类别的概率。...放到混淆矩阵中就是真实情况为A类的像元数中有多少像元数被分类器分为了别的类别。...同样，漏分误差+生产者精度=1. 06 kappa系数 1 ---概念 基于混淆矩阵，我们可以计算出kappa系数，用于检验一致性或衡量分类精度。
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