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

解决办法: 减少y轴的margion,和格式化y轴 myChart.setOption({ ..., yAxis: { axisLabel: { margin: , formatter: function (value, index) { && value < ) { value = value / + "万"; } ) { value = value / + "千万"; } return value; } }, }, series: this

参考: https://blog.csdn.net/dandelion_drq/article/details/79270597 改变Y轴单位:https://www.cnblogs.com/conserdao/p/6911048.html

场景 Winform中实现ZedGraph的多条Y轴(附源码下载): https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100132245 在上面实现显示多条自定义Y轴的效果上,效果是左边一条Y轴,第二条在右边显示,然后第三条以及以后都在左边显示. 最终显示的多条Y轴的效果如下: 第一条Y轴的刻度线以及第二条的刻度线显示刻度不正确. 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizh

混淆矩阵(Confusion Matrix),是一种在深度学习中常用的辅助工具,可以让你直观地了解你的模型在哪一类样本里面表现得不是很好. 如上图,我们就可以看到,有一个样本原本是0的,却被预测成了1,还有一个,原本是2的,却被预测成了0. 简单介绍作用后,下面上代码: import seaborn as sns from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt 导入需要的包,如果有一些包没有

1. itertools.product  进行数据的多种组合 intertools.product(range(0, 1), range(0, 1))  组合的情况[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1] 2. confusion_matrix(test_y, pred_y)  # 构造混淆矩阵 混淆矩阵是TP(正的预测成正的), FP(正的预测成负的), TN(负的预测成负的), FN(负的预测成正的) 从混淆矩阵中,我们可以很清楚的看出这个信息,这是一个信用欺诈的案例,

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

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度

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

.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

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于

声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. 混淆矩阵是模式识别中的常用工具,在PRTools工具箱中有直接的函数confmat可供引用.具体使用方法如下所示: [C,NE,LABLIST] = CONFMAT(LAB1,LAB2,METHOD,FID) INPUT LAB1 Set of labels LAB2 Set of labels METHOD 'count' (default) to coun

matplotlib y轴标注显示不全以及subplot调整的问题 问题: 我想在y轴显示的标注太长,想把它变成两行显示,发现生成的图形只显示的第二行的字,把第一行的字挤出去了 想要的是显示两行这样子的 现实却是这样子 主要相关的api有: plt.subplots_adjust set_ylabel plt.text 解决思路 来自matplotlib的官网,以及图示 当出现右边显示不全的时候,第一感觉是:应该可以通过set_ylabel 来设置y轴标注的位置和大小,发现set_ylabel只

本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix.ROC.AUC的概念以及理解. 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具.其中,矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况:矩阵的每一行表示的样本的真实情况. 举个经典的二分类例子: 混淆表格:                 混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法,通过混淆矩阵我们可以很清楚的看出每一类样本的识别正误情况.

一.混淆矩阵 (一).简介 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵.在图像精度评价中,主要用于比较分类结果和实际测得值,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面.混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的. 混淆矩阵(confusion matrix)刻画一个分类器的分类准确程度.“混淆”一词也形象地表达了分类器面对多个分类时可能造成的混淆. (二).混淆矩阵(Confusio

转载来源:https://blog.csdn.net/qq8241994/article/details/90720657今天在项目的开发中遇到的一个问题,echarts Y轴左侧的文字太多了,显示不全,由于这个问题网上的解决办法相对较少,所以记录一下. 先说一下网上的版本: 1.调整grid下的left属性,说白了就是调整y轴与左侧的距离,大了就能显示更多的文字 grid:{ top:48, left:400,// 调整这个属性 right:50, bottom:50,}这个的缺陷很明显,文字

详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义 miou的定义 ''' Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量.其计算两个集合的交集和并集之比. 在语义分割的问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation). 这个比例可以变形为正真数(intersection)比上真正.假负.假正(并集)之和.在每个类上计算IoU,之后平均. 对于21个类别,分别求IOU: 例如,对于类别1的I

原文地址:http://blog.csdn.net/x_i_a_o_h_a_i/article/details/40449847 其实网上的3D旋转的例子很多,在这里我只是想把其代码做一个解释. 先上图: 代码: TurnAroundActivity /** * 图片浏览器的主Activity. * * @author guolin */ public class TurnAroundActivity extends Activity { /** * 根布局 */ private Relativ

chart.js插件生成折线图时数据普遍较大时Y轴数据不从0开始的解决办法,原文:http://bubuko.com/infodetail-328671.html 默认情况下如下图 Y轴并不是从0开始,这样折现图的幅度会很大,不是正常的幅度,解决办法如下, 示例代码: window.onload = function () { var ctx = document.getElementById("canvas").getContext("2d"); window.m

xAxis: { tickWidth:0,        //设置刻度标签宽度 lineColor:'#ffffff',//设置坐标颜色 lineWidth:0,        //设置坐标宽度 labels:{ enabled:false } }, yAxis: { title:'', gridLineWidth: 1,    //设置横向分区线宽度 lineColor:'#ffffff',//设置y轴颜色 labels:{ enabled:false } },

我们的图表一旦引入了两种不同单位或者数量级相差很大的数据以后,这时候需要两种坐标对其进行计量. 下面以设置双Y轴为例, y轴坐标的参数设置成: yAxis: [{ title: { text: '坐标一', }, labels: { overflow: 'justify' }, gridLineWidth : 0, stackLabels : { style : { color : '#fff' } } },{ title: { text: '坐标2', }, labels: { overflo