confusion-matrix

7зной

3ответ

R package caret confusionMatrix с недостающими категориями

Я использую функцию confusionMatrix в R package caret для расчета некоторых статистических данных для некоторых данных. Я помещал свои предсказания, а также мои фактические значения в функции table по

1зной

3ответ

weka матрица смешения и анализ точности

Как анализировать матрицу путаницы в Weka относительно полученной точности? Мы знаем, что точность неточна из-за несбалансированных наборов данных. Как матрица путаницы «подтверждает» точность? Пример

0зной

1ответ

R confusion heatmap

Я создал свою первую путаницу с использованием кода, который я нашел here. В результате я получил очень хороший сюжет с «увеличивающейся» диагональю, показывающий, что предсказанные и фактические данн

1зной

1ответ

графически построить спутанность матрицу в MATLAB

У меня есть матрица путаницы, как это: [1 0 0 0 0 ] [0 0.9 0 0.1 0 ] [0 0 1 0 0 ] [0 0 0 1 0 ] [0.1 0 0.2 0 0.7] где строки представляют собой основание истины, столбцы представляют результат кл

2зной

1ответ

Таблица классификации и кривая ROC - логическая регрессия в R с использованием lrm

Я хочу иметь классификационную таблицу для логистической регрессии с использованием функции lrm в rms-пакете, а затем построить график кривой. Я выполнил это с использованием функции glm. Пример кода

0зной

1ответ

Scikit научиться путаницы матрицу

творю спутанность матрица с научно-комплект узнать с двумя различными списками: gold_labels и предсказанные этикетки cm = confusion_matrix(gold_labels, predicted_labels) pl.matshow(cm) #I use pl to g

2зной

1ответ

От матрицы замешательства до графика ROC

Недавно я реализовал алгоритм классификации сумм слов, основанный на том, который описан в this paper. Все работает хорошо, но я хотел бы измерить точность классификаторов с использованием кривых ROC

3зной

1ответ

R - какая команда генерировать матрицу путаницы, используя в качестве входных результатов из rpart() и pred()?

Какую команду я должен использовать в R для выполнения матрицы путаницы после использования команд rpart() и predict() для генерации модели прогнозирования? # Grow tree library(rpart) fit <- rpart(a

0зной

1ответ

Значение ошибки атрибута магазина в R для матрицы замешательства?

Я очень новой для R, и я хотел бы знать, как я могу хранить значение классификации ошибок, которая является результатом путаницы матрицы: Пример: confusion(predict(irisfit, iris), iris$Species) ##