confusion-matrix

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    如何为决策树模型创建混淆矩阵

    我在创建混淆矩阵以将模型预测与实际值进行比较时遇到一些困难。我的数据集有159个解释变量，我的目标被称为“类别”。 #Load Data df <- read.csv("https://d396qusza40orc.cloudfront.net/predmachlearn/pml-training.csv", na.strings=c("NA","#DIV/0!","")) #Split i
    r confusion-matrix 2016-09-21

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    Caffe的报告准确性是否可靠？

    我最近试图让我的训练模型之一的混淆矩阵，看看它是多么的精确。我下载了这个脚本并且喂了我的模型。 令我惊讶的是，脚本计算的准确度与Caffe报告非常不同。 我已经使用this script计算混淆矩阵，然而，这报告的准确度为好，问题是这个脚本报告的准确性方式不同的是，一个由Caffe报道！ 例如Caffe报告CIFAR10的准确率可以说为92.34％，而当将模型输入到脚本以计算混淆矩阵及其准确性时，
    caffe confusion-matrix 2016-07-02

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    R中的神经网络预测

    我想获得神经网络预测结果的准确度或者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了有效的结果。 有没有什么办法可以得到神经网络预测的准确度或误差率？ 此处作为例子的代码我有到现在为止： library(nnet) library(caret) library(e1071) data(rock) newformula <- perm ~ area + peri
    r confusion-matrix nnet 2016-05-19

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    在R中设置正值类为1

    我目前正在使用'randomForest'包处理捕获模型。 装修我的模型如下 rf <- foreach(ntree=rep(10, 3), .combine= combine, .packages='randomForest') %dopar% { randomForest(bou~.,data=train, trees=50, importance=TRUE)} 当使用从“插入符号”一揽
    r random-forest r-caret confusion-matrix 2016-07-08

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    应用函数从列表中的分类树类概率的嵌套列表中生成混淆矩阵

    我很抱歉提前对我的问题做了如此详尽的解释。我使用三个函数Shuffle100my_List和Final_lists（如下）从分类树类概率（分组因子：G8和V4）中生成了10个嵌套数据帧。对不起，我正在问这个简单的问题，但我无法弄清楚。如果有人找到解决方案，非常感谢。 目标1 （1）我想从caret package插入功能confusionMatrix()到函数shuffle100以产生10点混淆矩
    r list r-caret rpart confusion-matrix 2016-04-02

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    混乱矩阵 - 测试情感分析模型

    我正在使用NLTK测试情感分析模型。我需要为分类器结果添加一个混淆矩阵，并且如果可能的话还包括Precision，Recall和F-Measure值。到目前为止，我只有精确度。 Movie_reviews数据有pos和neg标签。但是，为了训练分类器，我使用了与通常（句子，标签）结构具有不同格式的“特征集”。我不知道我是否可以使用confusion_matrix从sklearn，通过“featur
    scikit-learn nltk sentiment-analysis confusion-matrix 2016-07-23

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    仅使用混淆矩阵在Python中绘制ROC曲线

    我需要仅使用混淆矩阵绘制ROC曲线。实际上我的系统崩溃了（每个信息都丢失了），因此我没有收到数据。我只有混淆矩阵的价值。我知道如何创建ROC曲线（http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc_crossval.html），但没有得到任何线索如何从混淆矩阵中绘制。 请在这方面帮助我。
    python roc confusion-matrix 2016-07-25

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    如何获得预测的类而不是类概率？

    我已经使用caret包训练了一个随机森林，用于预测二进制分类任务。 library(caret) set.seed(78) inTrain <- createDataPartition(disambdata$Response, p=3/4, list = FALSE) trainSet <- disambdata[inTrain,] testSet <- disambdata[-inTra
    r random-forest r-caret confusion-matrix 2016-07-29

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    得到混淆矩阵“精确度（平均）”中的R

    我有以下的混淆矩阵： confusionMatrix(test_gbm) Cross-Validated (60 fold) Confusion Matrix (entries are percentual average cell counts across resamples) Prediction A B C D E Reference A 28.0 0.6 0.0 0.0 0
    r r-caret confusion-matrix 2016-04-20

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    混淆矩阵原始数据不匹配

    我创建了一个混淆矩阵，它的工作原理没有问题，但它的原始码似乎没有与标签连接。 我有一个字符串的一些列表，它被分裂成火车和测试部分： train + test: positive: 16 + 4 = 20 negprivate: 53 + 14 = 67 negstratified: 893 + 224 = 1117 混淆矩阵是建立在测试数据： [[ 0 14 0] [ 3 220 1]
    python scikit-learn confusion-matrix 2016-09-23
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