1.混淆矩阵
混淆矩阵
在机器学习的殿堂中,混淆矩阵(Confusion Matrix)堪称评估模型精准度的矩阵璀璨明珠。它是笔指标源一种直观的工具,通过对比预测类别与实际类别,码周让我们深入洞察模型在各类别上的期矩表现,从而优化分类策略。周期阵网友红包源码这个矩阵的矩阵构造如一座迷宫,揭示了四个关键区域:真阳性(True Positive,笔指标源 TP)、真阴性(True Negative,码周 TN)、假阳性(False Positive,期矩 FP)和假阴性(False Negative, FN)。 TP,周期阵如同一颗璀璨的矩阵星星,代表模型成功识别出的笔指标源laysns源码主题正类别样本;TN,是码周模型正确排除的负类别,稳健可靠。期矩然而,FP和FN则是我们需要警惕的角落,它们分别象征着模型的误判——预测为正但实际为负的样本(漏诊),以及预测为负但实际为正的风暴女神源码样本(误诊)。 有了这个矩阵,我们能够量化模型的几个关键性能指标:准确性(Accuracy): 模型预测正确的样本比例,通过 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) 计算得出。但这个指标并未反映类别不平衡问题,所以需谨慎使用。
精确率(Precision): 表现模型预测为正类别的svn源码解析样本中,实际为正的比例,通过 TP / (TP + FP) 来衡量。
召回率(Recall): 反映模型正确识别出正类别的能力,即 TP / (TP + FN)。这个指标尤其重要,尤其是简星源码在关注样本误诊时。
让我们以预测十年内心脏病风险为例,通过深度神经网络(DNN)模型进行实战演练。我们拥有超过四千份数据,每一笔记录都承载着潜在的医疗信息。在数据预处理和模型训练后,我们得到的结果是:模型预测的准确率达到了惊人的 0.,正如模型输出的分数一样,体现了模型的稳健表现。
分类报告和混淆矩阵为我们提供了更为详细的洞察,它们揭示了模型在各个类别上的微妙差异,是优化模型的关键依据。
通过 confusion_matrix函数,我们呈现了一个生动的热力图,直观地展示了模型在实际类别和预测类别之间的契合程度。
在深度学习的探索之旅中,混淆矩阵就像一盏明灯,照亮了模型的强项与弱项,帮助我们调整模型参数,提升预测的精准度。记住,理解这个矩阵,就如同掌握了一把解锁模型潜力的钥匙。