问题标签 [confusion-matrix]

使用 scikit-learn，我构建了一个支持向量机，用于基本的手写数字检测问题。

我的总数据集包含 235 个观察值。我的观察由 1025 个特征组成。我知道使用支持向量机的优点之一是在这样的情况下，其中有少量具有大量特征的观察。

创建 SVM 后，我查看了我的混淆矩阵（下）...

...并意识到仅保留 15% 的数据进行测试（即 36 次观察）是不够的。

我的问题是：如何使用交叉验证解决这个小数据问题？

我想绘制一个混淆矩阵，但是，我不想只使用热图，因为我认为它们的数值分辨率很差。相反，我还想在正方形中间绘制频率。例如，我喜欢这样的输出：

但是，1.) 我不明白“01、02 等”是指沿每个轴。我们怎样才能摆脱它？2.）我希望“预测”作为“y”维度的标签，“实际”作为“x”维度的标签 3.）我想用频率/概率替换绝对计数.

或者，是否有另一个包可以做到这一点？

本质上，我希望在 R 中这样：

http://www.mathworks.com/help/releases/R2013b/nnet/gs/gettingstarted_nprtool_07.gif

或者：

http://c431376.r76.cf2.rackcdn.com/8805/fnhum-05-00189-HTML/image_m/fnhum-05-00189-g009.jpg

我有一个 20x20 的混淆矩阵。如何计算代表完整系统的 FAR、FRR、准确度和精度值？不是针对每个班级，而是针对整个系统。

我正试图通过无限数量的 sdk 三星发布找到我的方式..并且已经很头疼了 ;)

我希望在三星智能电视中打开视频流。这可以是 flash/html，并且来自客户端的新请求是它将在 PIP（画中画）屏幕中开始。

现在，我确实看到了 CEO 演示的那段精彩的画中画视频，但我就是找不到 API 来做这件事……那是 Multiscreen SDK 吗？所有股？网络API？海基会 API？闪光？HTML5？哪个API？？？？

三星 DForum 网站必须有一个非常繁忙的服务器...

我最近刚刚开始在 R 中使用随机森林包。在种植了我的森林之后，我尝试使用相同的数据集（即训练数据集）预测响应，这给了我一个与打印的不同的混淆矩阵森林对象本身。我认为 newdata 参数可能有问题，但我按照文档中给出的示例到 t 并给出了同样的问题。这是使用 Species 数据集的示例。这是作者在他们的文档中使用的相同示例，除了我使用相同的数据集来训练和预测......所以这里的问题是：为什么这两个混淆矩阵不相同？

我根据观察结果及其对 3 个类别的预测创建了一个混淆矩阵。

当我计算混淆矩阵时，它会按字母顺序组织表中的类。这是我的代码。

这会产生以下输出：

所以，我希望它首先减持，然后是正常，最后是增持。我试图将订单作为参数传递给矩阵，但没有运气。

编辑：

我试着重新排序，

但我得到，[1] 1 1 0 1 17 1 0 0 4

我必须使用 k 最近邻对 Iris 数据进行分类，(k=1:30) 我已将数据分为样本和涉及留一法交叉验证的训练，因此我有以下脚本：

问题是我无法制作混淆矩阵，因为 c 只返回一个值（对于第一个样本），问题出在哪里，有人可以帮忙吗？谢谢！

在 Python 包statsmodels中，LogitResults.pred_table可以很方便地得到一个“混淆矩阵”，对于任意一个任意阈值t，对于一个Logit模型的形式

有没有办法获得测试数据的等效信息？例如，如果我

我如何获得相当于

有没有办法做到这一点（例如，一种从andstatsmodels构建LogitResults实例的方法），还是需要“手动”完成 - 如果是这样，如何>predtrain.Y

我在计算 matlab 中分类器的精度和召回率时遇到问题。我使用 FisherIris 数据（由 150 个数据点、50-setosa、50-versicolor、50-virginica 组成）。我已经使用 kNN 算法进行了分类。这是我的混淆矩阵：

正确分类率是96%（144/150），但是怎么用matlab计算precision和recall，有什么功能吗？我知道精度=tp/(tp+fp) 和召回率=tp/(tp+fn) 的公式，但我在识别组件时迷失了方向。例如，我可以说真正的正数是矩阵中的 144 吗？假阳性和假阴性呢？请帮忙！！！我真的很感激！谢谢！

我正在从事垃圾邮件过滤器挖掘项目，我目前正在使用 NaiveBayesMultinomial 分类器通过计算单词出现的频率将垃圾邮件与非垃圾邮件分类。

问题是WEKA默认将分类阈值设置为0.5。但是，将非垃圾邮件误分类为垃圾邮件比反之更有害。

我想调整一下WEKA的NaiveBayesMultinomial算法的阈值，看看混淆矩阵是如何变化的。如果这不是直接可能的，我如何利用 WEKA 的输出来计算不同阈值的混淆矩阵？

以下是对测试拆分进行评估时项目当前结果的摘要：

概括：

按类别的详细精度：

混淆矩阵：