numpy.argmax 用在求解混淆矩阵用

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numpy.argmax 用在求解混淆矩阵用

numpy.argmax numpy.argmax(a, axis=None, out=None)[source] Returns the indices of the maximum values along an axis. Parameters: a : array_like Input array. axis : int, optional By default, the index is into the flattened array, otherwise along the spe…

机器学习 - 案例 - 样本不均衡数据分析 - 信用卡诈骗 ( 标准化处理, 数据不均处理, 交叉验证, 评估, Recall值, 混淆矩阵, 阈值 )

案例背景银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 - 对…

【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积

一.前述怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵混淆矩阵如图: 第一个参数true,false是指预测的正确性. 第二个参数true,postitives是指预测的结果. 相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 TP+FP:通过模型预测出来的所有正列数(其中包括本来…

利用sklearn对MNIST手写数据集开始一个简单的二分类判别器项目（在这个过程中学习关于模型性能的评价指标，如accuracy，precision，recall，混淆矩阵）

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

confusion_matrix（混淆矩阵）

作者:十岁的小男孩凡心所向,素履可往目录监督学习—混淆矩阵是什么?有什么用?怎么用? 非监督学习—匹配矩阵混淆矩阵矩阵每一列代表预测值,每一行代表的是实际的类别.这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class). 假设有一个用来对猫(cats).狗(dogs).兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结.假设总共有 27 只动物:8只猫, 6条狗, 13只兔子.结果的混淆矩阵如上…

Python绘制混淆矩阵，汉字显示label

1. 在计算出混淆矩阵之后,想自己绘制图形(并且在图形上显示汉字),可用 #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np confusion = np.array(([91,0,0],[0,92,1],[0,0,95])) # 热度图,后面是指定的颜色块,可设置其他的不同颜色 plt.imshow(confusion, cmap=plt.cm.Blues) # ticks 坐标轴的坐标点 # label 坐标轴标签…