画ConfusionMtraix、AccuracyF PrecisionRecall的Matlab代码,含测试数据和demo文件
2021-05-27 02:24:06
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这是基于朴素贝叶斯的文本分类代码，内涵老师给的数据集，最终输出精确度，F1，召回率及混淆矩阵，只需修改文本路径即可使用。
2021-05-15 11:48:13
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这是基于神经网络的图像分类，图片集1000张，通过神经网络模型，分类精度达80%，并输出混淆矩阵及相关二级评价指标，相关文件路径需自行修改。
2021-04-22 16:30:12
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深度学习自学记录（3）——两种多分类混淆矩阵的Python实现（含代码）1、什么是混淆矩阵2、分类模型评价指标3、两种多分类混淆矩阵3.1直接打印出每一个类别的分类准确率。3.2打印具体的分类结果的数值4、总结
1、什么是混淆矩阵
深度学习中，混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。它可以直观地了解分类模型在每一类样本里面表现，常作为模型评估的一部分。它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。
首先要明确几个概念：
T或者F：该样本 是否被正确分类。
P或者N：该样本 原本是正样本还是负样本
2021-04-09 15:28:45
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