Короткое объяснение матрицы путаницы и того, как ее можно использовать для оценки производительности модели классификации машинного обучения. Tagged с помощью машинного обучения, Python, глубокого обучения.
Метка: confusion
Эта статья была первоначально опубликована на введении CodePerfectPlus, вы были в ситуации … Теги с обучением машины, наукой данных, Python.
Резюме: Лучший способ построить путаницу матрицы с этикетками, это использовать объект ConfunusucaMatrixdisplay из модуля Sklearn.Metrics. Еще один простым и элегантным способом – использовать функцию Meaborn.HeatMap (). https://youtu.be/esjx0egy9ti Примечание. Все решения, приведенные ниже, были проверены с помощью Python 3.9.0b5. Формулия задачи Представьте себе следующие списки фактических и предсказанных … Как построить Sklearn Cow Confusion Matrix с этикетками? Подробнее “
Эй, ребята! Сегодня мы посмотрим на одну из самых важных концепций науки о данных – путаницу матрицы и его реализации в Python.