matplotlib numpy 混淆矩阵 / 张生荣

Matplotlib绘制混淆矩阵的实现

对于机器学习多分类模型来说,其评价指标除了精度之外,常用的还有混淆矩阵和分类报告,下面来展示一下如何绘制混淆矩阵,这在论文中经常会用到. 代码如下: import itertools import m ...

前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时,很重要的指标,那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢,直接做表或者是前端可视化,小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来,然后截图,显得不那么好看.. 代码: imp ...

混淆矩阵混淆矩阵(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 ...

Summary 涉及到分类问题,我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路,本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix),本文只提供代码,给出必要注释 ...

训练曲线 def show_train_history(train_history, train_metrics, validation_metrics): plt.plot(train_histor ...

目录一.混淆矩阵概述 1.示例1 2.示例2 二.使用Scikit-learn 创建混淆矩阵 1.相应软件包 2.生成示例数据集 3.训练一个SVM 4.生成混淆矩阵 5.可视化边界一.混淆矩阵概 ...

preface:做着最近的任务,对数据处理,做些简单的提特征,用机器学习算法跑下程序得出结果,看看哪些特征的组合较好,这一系列流程必然要用到很多函数,故将自己常用函数记录上.应该说这些函数基本上都会用 ...

这是一个绘制矩阵的函数. 用matshow绘制矩阵的例子: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def samplemat(dims) ...

Seaborn - 绘制多标签的混淆矩阵.召回.精准.F1 导入seaborn\matplotlib\scipy\sklearn等包: import seaborn as sns from matpl ...

本文实例主要向大家分享了一个Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图的代码,效果展示如下: 完整代码如下: import matplotlib.pyplot as plt f ...

在不同平面上绘制二维条形图. 本实例制作了一个3d图,其中有二维条形图投射到平面y=0,y=1,等. 演示结果: 完整代码: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes ...

如下所示: import numpy as np a=np.arange(9).reshape(3,3) a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, ...

Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组ar ...

Numpy matrix 必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND),matrix是Array的一个小的分支,包含于Array. ...

如下所示: matrix.py #!/usr/bin/python # -*- encoding:UTF-8-*- import pprint import numpy as np matrix = ...

本文不讲归一化原理,只介绍实现(事实上看了代码就会懂原理),代码如下: def Normalize(data): m = np.mean(data) mx = max(data) mn = min(d ...

尽管我们可以将所有的NaN替换成0,但是由于并不知道这些值的意义,所以这样做是个下策.如果它们是开氏温度,那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了. 下面我们用平均值来代替缺失值,平均值根据那些非NaN ...

python中科学计算包numpy中矩阵的合并,需要用到如下两个函数: 列合并:np.column_stack() ,其中函数参数为一个tuple 行合并:np.row_stack(),其中函数参数为 ...

对于numpy矩阵,行列扩展有三种比较常用的方法: 1.使用矩阵对象的c_方法扩展列,使用矩阵对象的r_方法扩展行. 2.使用numpy扩展库提供的insert()函数,使用axis参数指定行或列. ...

在操作矩阵的时候,不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同,输入可能为1-D,2-D,3-D等等.下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法.主要包括以下几种: 1.np.newaxis扩充矩阵 ...