confusion专题
【转】weka里Detailed Accuracy By Class和 Confusion Matrix的含义
confusion matrix通常称为contingency table，我们现在讨论的case里有两个class。这个matrix可以非常大。正确分类的instances数是matrix的对角线上数字的和，其他的都是不正确分类的。斜对角线上的数字为假正和假负。 True positive(TP) rate，被正确分类为class x的比率。与recall相同。=正确分类为class
【模型评估】混淆矩阵（Confusion matrix）及其指标
本文引用网址： http://bluewhale.cc/2016-05-26/confusion-matrix.html 转自“蓝鲸网站分析博客” https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix 维基百科 混淆矩阵是对有监督学习分类算法准确率进行评估的工具。通过将模型预测的数据与测试数据进行对比，使用各种指标对模型的分类效果进行度量。
【评价指标】混淆矩阵Confusion Matrix、iou、miou、召回率、准确率及代码实现
目录 混淆矩阵 以二分类为例 多分类示例 1.混淆矩阵 2.iou（交并比） miou 3.召回率 4.acc(准确率） 5.混淆矩阵可视化 完整代码 混淆矩阵 混淆矩阵是大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, n_classes 表示类的数量。混淆矩阵可以用于直观展示每个类别的预测情况。并能从中计算精确值(Accuracy)、精
分类：混淆矩阵（confusion matrix）
1. 定义 真实类别\预测类别预测类别1预测类别2预测类别3类别1把类别1预测准的个数把类别1预测为类别2的个数把类别1预测为类别3的个数类别2同理同理同理类别3同理同理同理 示例： >>> from sklearn.metrics import confusion_matrix>>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]>>> y_pred = [0, 0, 2, 2
