问题标签 [confusion-matrix]

我正在使用 matplotlib 绘制一个混淆矩阵，代码如下：

但我希望混淆矩阵像这张图（右图）一样显示它上面的数字。如何conf_arr在图形上绘制？

我有一个混淆矩阵，例如：

其中字母表示类标签。

我只需要绘制混淆矩阵。我搜索了几个工具。R中的热图看起来像我需要的。由于我对 R 一无所知，因此很难对样本进行更改。如果有人能尽快帮助我如何绘画，我将不胜感激。或者也欢迎任何其他建议而不是热图。我知道有很多关于这方面的样本，但我仍然无法用自己的数据进行绘制。

我在使用 matlab 编码混淆 3x3 矩阵时遇到了一个小问题......

我尝试了下面的代码，

但是，它得到 NaN，因为混淆矩阵是 [0 0 0;1 2 3;4 5 6] 或 [1 2 3;0 0 0;4 5 6] 或 [1 2 3;4 5 6;0 0 0 ]

我从两个评估者那里得到了一个数据集，他们根据多个（二进制）标准判断一组视频剪辑。我想绘制一个混淆矩阵，以更好地理解他们的同意/不同意。但到目前为止，我发现的所有例子都是针对每个评委只对每个剪辑的一个标准进行评分的情况。在我的例子中，评委对每个剪辑的每个标准进行评分。

假设我有 4 个二进制标准 (A_Con..A_Mod)，由两个评分者（A 和 B）判断，用于一组视频剪辑（在本例中为 80）：

我可以把它融入：

但我不知道如何将其转换为可以计算组合的混淆矩阵（这并不像这样完美）：

似乎 table() 函数是要走的路，但如何格式化数据？

假设我使用例如 k-means 将包含 1000 个实例的 5 个类的训练数据集聚类到 5 个聚类（中心）。然后我通过验证测试数据集构建了一个混淆矩阵。然后我想使用从中绘制 ROC 曲线，怎么可能做到这一点？

好的。现在这个问题很难。我给你举个例子。

现在左边的数字是我的算法分类，右边的数字是原始的类号

所以在这里我的算法将 2 个不同的类合并为 1 个。如您所见，它将 86 和 89 类合并为一个类。那么上面示例中的错误是什么？

或者这里是另一个例子

在上面的例子中，左边的数字是我的算法分类，右边的数字是原始类 ID。如上所示，它错过了分类 3 种产品（我正在对相同的商业产品进行分类）。那么在这个例子中，错误率是多少？你会怎么计算。

这个问题非常困难和复杂。我们已经完成了分类，但我们无法找到计算成功率的正确算法：D

本文包含用于嘈杂通道中拼写错误的混淆矩阵。它描述了如何根据条件属性更正错误。

条件概率计算在第 2 页左栏。在脚注 4，第 2 页，左栏，作者说：“字符矩阵可以很容易地复制，因此从附录中省略。” 我无法弄清楚它们如何被复制！

如何复制它们？我需要原始语料库吗？或者，作者是否意味着他们可以从论文本身的材料中重新计算？

我知道什么是混淆矩阵。

给定 N 个类，我们有一个 NxN 矩阵 M 其中 - 每行是类之一 - 每列是类之一

M(X,Y) = 已归入 X 类并应归入 Y 类的元素数（当然，如果 X=Y，则分类正确）。

现在我有一组“复合类”和可变数量的类

• “复合”是指一个类对应于一个向量（可变长度）。例如，如果类由 2 元素向量表示，则可能的类将是：

  [0,0]

  [0,1]

  [1,0]

  [1,1]

我的目标是定义一个函数：

• 输入：分类元素的 NxM 矩阵（其中 N=分类元素的数量，M=每个类别的元素数量），每个元素的预期类别的 NxM 矩阵。
• OUTPUT：输入类对应的NXN混淆矩阵

输出示例：

这个矩阵是 3x3 矩阵。

这意味着总类数为 3，分类元素数为 4：

• 一个元素本应归为第 1 类，并已归为第 1 类
• 两个元素应该被归入第 2 类并且已经被归为第 2 类
• 一种元素应归为第 3 类，并已归为第 2 类

（元素是如何组成的并不重要。让我们想象一下这些类可能是：

** 输入矩阵示例（预期类）：**

** 输入矩阵示例（获得类）：**

我应该怎么做？（分类由 Perceptron 或 Adaline 神经网络进行）

提前感谢您的任何提示！

我正在使用混淆矩阵来衡量我的分类器的性能。这个例子对我来说很好用（它来自这里），但我一直都在TypeError: Invalid dimensions for image data

我是 python 和 matplotlib 的新手。有什么帮助吗？

Matplot 版本是 1.1.1。这是完整的回溯：

在 res =... 我得到

对于 print norm_conf 我现在得到结果： [[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],...]]。我纠正了缩进问题。但我的困惑 .png 非常扭曲。此外，我应该如何继续标记矩阵中的正方形？

需要用这个脚本绘制一个混淆矩阵。通过运行它会出现一个空图。似乎我接近解决方案。有什么提示吗？

谢谢，我有剧情。现在，x 轴上的刻度非常小（图形尺寸为：3 cm x 10 cm 左右）。如何放大它们以获得更比例的图形，比如说 10cm x 10cm 的图？一个可能的原因是我将图形可视化为子图？无法找到合适的文献来调整它。