confusion-matrix

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我使用R v3.3.2和插页6.0.71（即最新版本）来构建逻辑回归分类器。我正在使用confusionMatrix函数来创建用于判断其性能的统计信息。 logRegConfMat < - 混淆矩阵（logRegPrediction，valData [， “看”]）参考0，预测0 = 30 文献1中，预测0 = 14 参考0，预测1 = 60 文献1中，预测1 = 164 精度：0.7239 灵

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为2类分类器做一个混淆矩阵

我有一个带有一些句子（波斯语句子，标签，波斯语单词（标签），标签，英文单词（标签））的文件。英文单词显示每个句子的课程。这个文件有两个类，“激情”和“咸”。我用朴素贝叶斯算法分类句子，现在我必须计算精度和回忆。为此我必须制作一个混淆矩阵，但我不知道如何。我写了一小段代码，并假定“激情”是积极的群体，“咸”是消极的群体。该代码返回了这种情况下的输出。但是，如果我假设“咸”为正，“激情”为负，则这些数

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混淆矩阵在scikit学习中进行10倍交叉验证

我是机器学习和scikit中的新成员。我想知道如何用scikit来计算10倍克洛斯浓度的混淆矩阵。我怎样才能找到y_test和y_pred？

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如何将数组列表中的所有数组求和？

我正在处理混淆矩阵。所以对于每个循环我都有一个数组（混淆矩阵）。当我做10个循环时，我最终得到10个数组。我想总结他们所有的人。所以我决定每个循环都要将数组存储在列表中 - 我不知道将它们存储在数组中是否更好。现在我想添加列表中的每个数组。所以，如果我有： 5 0 0 1 1 0 0 5 0 2 4 0 0 0 5 2 0 5 总和将是： 6 1 0

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在这种情况下如何解释AUC评分？

我只是在不平衡数据集上运行随机森林模型。我得到了一套AUC和混淆矩阵。 AUC似乎并不差，但实际上该模型预测每个实例都是积极的。那么它是如何发生的以及如何正确使用AUC？ ROC曲线如下：

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使用SVM模型计算图像分类的准确性

我是ML和R的新手。我已经使用SVM构建了图像分类模型。以下是我用来建立此模型的代码， tuned <- tune.svm(label~., data = train, gamma = 10^(-6:-1), cost = 10^(-1:1)) model <- svm(label~., data = train, kernel = 'radial', type = 'C-classificat

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如何将混淆矩阵发送给caret的confusionMatrix？

我正在查看这个资料列表：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Credit+Approval。我建了一个ctree： myFormula<-class~. # class is a factor of "+" or "-" ct <- ctree(myFormula, data = train) 现在我想将数据放到插入符的混淆矩阵方法来获取与混淆

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具有不平衡数据集问题的二进制分类

我有一个5000行的要素数据集，我想在其中进行二元分类。我有它2类载体： Y1 - 类是相当平衡的（0 - 52％/ 1- 48％） Y2 - 类是非常不平衡（0 - 90％/ 1 - 10％）我已经将数据集分成训练集（4000个样本）和测试集（1,000个样本）。于是，我写了简单的代码来获得一个数据集X和类矢量Y，并创建了一个平衡的数据集len = 2 X number of minorit

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如何在Java中创建混淆矩阵

我需要在java中创建混淆矩阵。数据可用单位文本文件。我有两个文本文件。一个文件的实际数据看起来像这样 <PersonName>Amit</PersonName> <Address>XYZ</Address> <PersonName>Sam</PersonName> <Address>St 123 UK </Address 在第二个文件中的预测的数据是这样的。 Amit: PersonNam

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Matlab-创建细胞混淆矩阵

我有以下细胞基质，其将被用作一个混淆矩阵： confusion=cell(25,25); 然后，我有其他两个单元阵列，在其上每行包含预测标签（阵列输出）和另一个包含真实标签的单元矩阵（array groundtruth）。 whos output Name Size Bytes Class Attributes output 702250x1 80943902 ce