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MLP classifier_for多类
我是keras的新手, 我尝试使用我的数据集,按照多层感知器(MLP)的Keras教程进行多类softmax分类 . 我的数据有3个类,只有一个功能,但我不明白为什么结果总是只显示精度为0.3,模型将所有训练数据预测为头等 . 那么混淆矩阵是这样的 . Confusion matrix 这里编码: import keras from keras.models import Sequential f... -
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用八度音阶绘制混淆矩阵;我如何绘制矩阵本身?
我正在寻找OCTAVE代码来显示OCTAVE中混淆矩阵的行和列 Headers 以及行和打印数据 . 我理解的数学;它输出行和列 Headers 以及混淆矩阵的行和打印数据以及在OCTAVE中定位文本我不这样做 . 我想要行:“实际”= hdr“坏”“好” 和列:“预测”= hdr“坏”“好” 然后我会在底部输出以下图例 . 然后我会计算并输出:对角线的总和/表的总和“假阳性”误报/第1行的总和“... -
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如何从Python中的混淆矩阵中获得精度,回忆和f-度量
我希望通过多类分类中的混淆矩阵来计算精度和回忆以及f-度量 . 我的结果日志不包含 y_true 和 y_pred ,只包含混淆矩阵 . 你能告诉我如何从多类分类的混淆矩阵中得到这些分数吗? -
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多级模型的准确性,精确度和召回率
如何从Naive Bayes模型计算每个 class 的准确度,精确度和召回率?我正在使用嵌入式数据集:iris和package tree 以及用于Naive Bayes的包 e1071 . 混淆矩阵如下: prediction setosa versicolor virginica setosa 29 0 0 versicolor ... -
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使用混淆矩阵理解多标签分类器
我有12个类的多标签分类问题 . 我正在使用 slim 的 Tensorflow 使用 ImageNet 上预训练的模型训练模型 . 以下是培训和验证中每个 class 存在的百分比 Training Validation class0 44.4 25 class1 55.6 50 class2 50 ... -
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用两个变量(因子)的R绘制roc曲线:预测与实际
我在我的数据中有两列,每列都有二进制结果“是”,“否” . 一个是预测(var_pred),另一个是现实(var_real) . 我已经用插入符号执行confussionMatrix并具有敏感性,特异性和AUC,但我需要绘制ROC曲线 . 有任何想法吗? -
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R中神经网络的预测
我想获得神经网络的预测结果的准确性或 RMSE . 我开始使用混淆矩阵,但如前面的答案所示,混淆矩阵为非连续变量提供有效结果 . 有什么方法可以获得神经网络预测的准确度或错误率吗? 作为一个例子,这是我到目前为止的代码: library(nnet) library(caret) library(e1071) data(rock) newformula <- perm ~ area + pe... -
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如何计算1对1集合的最终分类准确度,精度,召回率,f1分数,混淆矩阵?
考虑一个 3 类数据,比如Iris数据 . 假设我们想要使用Python的sklearn对这个多类数据进行二进制SVM分类 . 所以我们有以下三个二进制分类问题: {class1, class2}, {class1, class3}, {class2, class3} . 对于上述每个问题,我们都可以得到分类准确度,精度,召回率,f1分数和2x2混淆矩阵 . 我有以下问题: 如何组合这些 3... -
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解释混淆矩阵[关闭]
我需要创建一个分类模型来预测某个事件的类 - 1,2或3.我到目前为止尝试了两个模型:多类决策树和多类神经网络 . 以下是每个人的准确度得分和混淆矩阵 . 多类决策树: 总体精度0.634平均精度0.756微平均精度0.634宏观平均精度0.585184微观平均召回0.634宏观平均召回0.548334 混淆矩阵: 40.3%53.6%6.1% 6.6%76.6%16.8% 0.6%... -
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随机森林混淆矩阵的误差
我有一个包含4669个观测值和15个变量的数据集 . 我正在使用随机森林来预测某个特定产品是否会被接受 . 使用我的最新数据,我的输出变量为“是”,“否”和“” . 我想预测这个“”是否会有“是”或“否” . 我使用以下代码 . library(randomForest) outputvar <- c("Yes", "NO", "Yes&q... -
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R e1071包中的SVM为不同的公式表示法产生不同的输出,但数据和参数相同
为了进行Twitter情绪分析,我使用了e1071软件包中的SVM功能 . 我使用RTextTools包创建了一个文档术语矩阵,我将其拆分为训练和测试集 . 我有“训练”,这是训练观察的数据框,不包括预测变量 . 然后我有“sentitrain”,它是对应于训练集的情绪值的向量 . 同样用于测试 . 然后我使用三种不同的方法来拟合SVM模型 . 首先,我创建了一个容器 trainmat = as.... -
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Caret的火车和混乱矩阵功能
我试图通过遵循Max Khun的应用预测建模书来学习插入符号的工作方式,但是无法理解插入符号的混淆矩阵函数的工作原理 . 我使用glmnet训练了训练数据集(training [,fullSet]),它有8190行和1073列,如下所示: glmnGrid <- expand.grid(alpha = c(0, .1, .2, .4, .6, .8, 1), ... -
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“插入符号”中的混淆矩阵和归一化互信息(NMI):线性判别分析,朴素贝叶斯和分类树
提前为问题的长度道歉,但本页的大部分内容包含逐步编码,以说明我在尝试解决错误消息时的思考过程 . 我已将数据分为训练(70%)和测试(30%),用于三种监督机器学习算法,称为线性判别分析(LDA),朴素贝叶斯(NB)和分类树(CT)使用“插入符号” R中的包(数据和代码的可重现的例子如下) . 因此,使用100次运行的重复10次交叉验证来训练每种算法 . 这是一个探索性分类练习,响应变量有2个类,...