混淆矩阵

这个主要是经验吧，并没有具体的标准。一般情况下，随机点：一是要覆盖整个区域，不能集中于某片区域；二是要涵盖所有的地类类型，最好是包含每种地类类型中的不同地表情况。这就可以了，主要思想就是选点能够代表整个区域的情况。

用for是可以实现的，但Matlab中的下标是按列存的，所以我的思路是用x,y生成矩阵的下标，并进行符值。x,y是任意等长的向量。

符号标志的评价方法有：（）法、主观评价法、反应时法、混淆矩阵法。 A.头脑风暴法 B.群体决策法 C.实验评估法 D.直选法 正确答案：D

有大小数据集，先设计算法，再触敞鞭缎庄等彪劝波滑把算法用编程实现，利用训练集算出相应结果，再用测试集做对比，看看和测试集的相似度有多高，越高的话，证明你的算法越好。

肯定是公式有错，NaN是not a number的意思，肯定是某个地方写错了。不过，既然是matlab编程，为什么不使用神经网络工具...

混淆矩阵(Confusion Matrix)是用来评价有监督学习的准确性的。一般每一行代表真实类别数量，每一列代表预测的数量。非监督学习没有Ground Truth，因此没有混淆矩阵的概念。

1、首先打开Matlab软件，找到文件菜单。2、然后找到Preference选项，点击Font选项再点击custom选项。3、最后在右侧界面中选择要调节哪个窗口区字体的大小。

建立这个流程即可

1、首先分别统计分类模型归错类。2、其次归对类的观测值个数。3、最后把结果放在一个表里展示出来。

一次是没有问题，只是这次你用的ROI是你用来分类的ROI，我们在进行混淆矩阵计算的时候选择的ROI应尽量重新选择一组新的作为验证样本。这样分类精度比较准确。

hmmlearn这个库有三种模型，分别是Gaussian，Multinomial和GMMHMM。这三种模型对应的就是三种emission matrix（即混淆矩阵，也就是隐状态到观察态的概率）。Gaussian就是说混淆矩阵是一个高斯分布，即观察态是连续的。Multinomiual就是说混淆矩阵事一个Multibimiual distribution，即观察态势离散的。GMMHMM则是说混淆矩阵是遵循gaussinan mixture 分布，也是连续的。题主问如何把混淆矩阵输入到模型里面。首先你要确定你的混淆矩阵的类型。对于Gaussian类型，就是把你希望的 mean和variance值放到模型里面。我就直接把文档里面的例子搬过来，例子里是建立了一个高斯分布的隐马尔科夫模型。>>> import numpy as np>>> from hmmlearn import hmm#一个隐马尔科夫模型由（p向量，状态转移矩阵，混淆矩阵）来定义。>>> startprob = np.array([0.6, 0.3, 0.1]) # 定义初始状态的概率>>> transmat = np.array([[0.7, 0.2, 0.1], [0.3, 0.5, 0.2], [0.3, 0.3, 0.4]])#定义转移矩阵的概率>>> means = np.array([[0.0, 0.0], [3.0, -3.0], [5.0, 10.0]])#定义混淆矩阵的均值>>> covars = np.tile(np.identity(2), (3, 1, 1))# 定义混淆矩阵的方差>>> model = hmm.GaussianHMM(3, "full", startprob, transmat)# 定义一个混淆矩阵为高斯分布的隐马尔科夫模型。 这里‘full"的意思就是说你输入的方差矩阵每个元素都给出了，不是一个只是对角线上的元素为0的矩阵>>> model.means_ = means>>> model.covars_ = covars#把你希望的均值方差输入你定义的模型里面，到此你就把混淆矩阵输入进模型了>>> X, Z = model.sample(100)对于Multinomial 和 GMM，我还没用，不过Multinomial应该是需要你自己手动输入隐状态到观察态的概率的，而GMM应该是和Gaussian类型类似，只是需要多输入一个权重因子。对于第二个问题，covariance_type意思是你的混淆矩阵的covariance matrix是什么类型，比如若只是对角线上的元素不为0，则把covariance_type设为‘diag"。

ConfusionMatrix 由上表可以计算的指标有： 参考资料：

在图像精度评价中，混淆矩阵主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置、分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵的每一列代表了实际测得信息，每一列中的数值等于实际测得像元在分类图象中对应于相应类别的数量；混淆矩阵的每一行代表了遥感数据的分类信息，每一行中的数值等于遥感分类像元在实测像元相应类别中的数量。如有150个样本数据，这些数据分成3类，每类50个。分类结束后得到的混淆矩阵为：每一行之和为50，表示50个样本，第一行说明类1的50个样本有43个分类正确，5个错分为类2，2个错分为类3。软件中生成混淆矩阵都是需要有实测值，或者说是准确的样本数据才行。一般都是随机产生样本数，然后目视判读（或者实际测得）得到近似实际的值，然后软件自己会根据分类结果和样本之间的分类情况来计算得到的。

线性无关解的个数与秩有关,你这里特征值为1的时候,题意是解的个数就是2,也就是线性无关的特征相量有2个,那么矩阵的秩为1.你下面个题说只有一个线性无关的解,那么秩就为3-1=2,这里3是A的阶数,1是1个线性无关解,根据秩可以解出a的值,你自己写清楚的.

以一个二分类问题作为研究对象，图1的混淆矩阵显示了一个分类器可能会遭遇的所有情况，其中列（positive/negative）对应于实例实际所属的类别，行（true/false）表示分类的正确与否（注，这里的混淆矩阵的结构跟[2]中的定义并不一样，但实际说明的问题是一致的）

input zone 选择分类影像，input class 选择参考/真实影像，即可得到以面积为单位的混淆矩阵，将矩阵中的所有数字除以一个像元的面积即可得到以像元为单位的混淆矩阵。

混淆矩阵可以得出分类正确和错误的样本数量

一次是没有问题，只是这次你用的ROI是你用来分类的ROI，我们在进行混淆矩阵计算的时候选择的ROI应尽量重新选择一组新的作为验证样本。这样分类精度比较准确。

Error using ==> confusionmat at 72G and GHAT need to be vectors or 2D character arrays.以上是计算混淆矩阵出现的问题。

如有150个样本数据，这些数据分成3类，每类50个。分类结束后得到的混淆矩阵为： 　　预测类1 类2 类3 实际　　类1 43 5 2 类2 2 45 3 类3 0 1 49 每一行之和为50，表示50个样本，第一行说明类1的50个样本有43个分类正确，5个错分为类2，2个错分为类3

hun xiao ju zhen

表示方式和用途不同。1、表示方式。混淆矩阵是一个二维矩阵。热力图是一种色彩编码的二维图像。2、用途不同。混淆矩阵用于表示分类模型在预测时的正确和错误情况。热力图用于表示数据的分布情况。

1、首先准备纸笔，先画出混淆矩阵。2、其次填入信息。3、最后把混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示即可。

Arcmap中。arcgis10.2混淆矩阵工具在Arcmap中。使用漏分误差和错分误差计算混淆矩阵，然后派生出分类地图与参考数据之间的一致性kappa指数和整体精度。

在设置中点击了混淆矩阵的按钮。设置里面选择打开混淆矩阵，点击那个按钮，从而可以打开保存着的混淆矩阵，这样就可以进行分类划分。保存是从一个平台上保存在手机或电脑的客户端上面，把这个转移。

混淆矩阵热力图意思是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。 示例:2. python 函数 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) y_true

hmmlearn这个库有三种模型，分别是Gaussian，Multinomial和GMMHMM。这三种模型对应的就是三种emissionmatrix（即混淆矩阵，也就是隐状态到观察态的概率）。Gaussian就是说混淆矩阵是一个高斯分布，即观察态是连续的。Multinomiual就是说混淆矩阵事一个Multibimiualdistribution，即观察态势离散的。GMMHMM则是说混淆矩阵是遵循gaussinanmixture分布，也是连续的。题主问如何把混淆矩阵输入到模型里面。首先你要确定你的混淆矩阵的类型。对于Gaussian类型，就是把你希望的mean和variance值放到模型里面。我就直接把文档里面的例子搬过来，例子里是建立了一个高斯分布的隐马尔科夫模型。>>>importnumpyasnp>>>fromhmmlearnimporthmm#一个隐马尔科夫模型由（p向量，状态转移矩阵，混淆矩阵）来定义。>>>startprob=np.array([0.6,0.3,0.1])#定义初始状态的概率>>>transmat=np.array([[0.7,0.2,0.1],[0.3,0.5,0.2],[0.3,0.3,0.4]])#定义转移矩阵的概率>>>means=np.array([[0.0,0.0],[3.0,-3.0],[5.0,10.0]])#定义混淆矩阵的均值>>>covars=np.tile(np.identity(2),(3,1,1))#定义混淆矩阵的方差>>>model=hmm.GaussianHMM(3,"full",startprob,transmat)#定义一个混淆矩阵为高斯分布的隐马尔科夫模型。这里‘full"的意思就是说你输入的方差矩阵每个元素都给出了，不是一个只是对角线上的元素为0的矩阵>>>model.means_=means>>>model.covars_=covars#把你希望的均值方差输入你定义的模型里面，到此你就把混淆矩阵输入进模型了>>>X,Z=model.sample(100)对于Multinomial和GMM，我还没用，不过Multinomial应该是需要你自己手动输入隐状态到观察态的概率的，而GMM应该是和Gaussian类型类似，只是需要多输入一个权重因子。对于第二个问题，covariance_type意思是你的混淆矩阵的covariancematrix是什么类型，比如若只是对角线上的元素不为0，则把covariance_type设为‘diag"。

最近在学习 NLP 的相关项目，总觉得不够深入，决定通过写作的方式把自己学到的内容记录下来，分享给大家。并且通过一些通俗易懂的语言让大家最后能自己能动手实现一些NLP 的聊天机器人之类的应用。 先了解如何看懂一个模型评估的指标，譬如 F1-score , Confusion matrix . 在理解 F1-store 之前，首先定义几个概念: TP(True Positive) : 预测答案正确 FP(False Positive) : 错将其他类预测为本类 FN(False Negative) : 本类标签预测为其他类标 F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标, 在 0～1 之间，公式如下: 通过第一步的统计值计算每个类别下的 precision 和 recall 精准度/查准率(precision)：指被分类器判定正例中的正样本的比重 召回率/查全率(recall): 指的是被预测为正例的占总的正例的比重 每个类别下的f1-score，计算方式如下： 通过对第三步求得的各个类别下的F1-score求均值，得到最后的评测结果，计算方式如下： 混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目。 如有150个样本数据，预测为1,2,3类各为50个。分类结束后得到的混淆矩阵为： 每一行之和表示该类别的真实样本数量，每一列之和表示被预测为该类别的样本数量. 巧妇难为无米之炊，语料库就是 NLP 项目中的 "米"。这里使用的是 awesome-chinese-nlp 中列出的中文wikipedia dump和百度百科语料。其中关于wikipedia dump的处理可以参考 这篇帖子 。 我们需要一个规模比较大的中文语料。最好的方法是用对应自己需求的语料，比如做金融的chatbot就多去爬取些财经新闻，做医疗的chatbot就多获取些医疗相关文章。

二分类混淆矩阵 上图这张2x2大小的矩阵就是一个最简单的二分类混淆矩阵,只区分0或1。它的行代表真实的类别,列代表预测的类别。以第一行为例,真正的类别标签是0,从列方向的预测标签来看,有8个实例被预测为了0,有2个实例被预测为了1。也就是说,在这10个真实标签为0实例中

混淆矩阵热力图可以用来可视化分类模型的性能表现。混淆矩阵热力图是一种可视化分类模型性能表现的方法。它将分类模型预测结果与实际结果进行对比，并将结果以矩阵的形式呈现出来，用颜色的深浅来表示各种分类情况的数量。通过观察混淆矩阵热力图，可以直观地了解模型的分类效果，包括正确分类的数量、误分类的数量和分类精度等指标。同时，混淆矩阵热力图还帮助分析模型的错误分类情况，从而指导模型的改进和优化。混淆矩阵热力图是分类模型评估和优化的重要工具之一。

在计算混淆矩阵时，需要有两幅影像，一幅是待评价的分类影像，另一幅是假定较精确的参考影像。通常整幅精确的参考影像很难获得，通常要选取一定数量的样本来进行评价，本研究选择了影像ROI（Regin of Interest，ROI）来完成精度评定。参考影像和待评价影像的ROI如图7.4（a）、7.4（b）所示。各类混淆矩阵的计算如表7.3、表7.4、表7.5和表7.6所示，根据混淆矩阵，计算可知该分类结果的整体精度为65.95％，kappa系数为0.55，表明该分类结果和参考影像的一致性为中等水平。综上所述，基于谐波分析和PSO－SVM的分类技术能够在更细微的层面对高光谱数据做精细分类，具有一定的使用价值和很好地识别效果。图7.2 几种主要地物谐波分析后光谱曲线图7.3 几种主要地物3次谐波累积曲线图7.4 参考影像和待评价影像ROI表7.3 混淆矩阵（像元）表7.4 混淆矩阵 单位：％注：“－－” 表示无此项。表7.5 漏分和多分误差 单位：％注：“－－” 表示无此项。表7.6 生产精度（Product"s accuracy，PA）和用户精度（user"s accuracy，UA）注：“－－” 表示无此项。

Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 是目标检测的经典算法，对于混淆矩阵的输出可以参考以下方法：1. 准备数据集：首先需要准备模型评估所需的数据集，包括训练集、验证集和测试集，在测试集上运行训练好的 Faster R-CNN 模型进行检测，并将预测结果与真实标签进行比较。2. 执行测试代码：运行 Fast R-CNN 或 Faster R-CNN 的测试代码，对测试集中的图像进行遍历，记录所有的预测结果和真实标签。根据官方文档或者源代码，指定输出混淆矩阵的参数设置，例如 Python 中的 `sklearn.metrics.confusion_matrix` 方法等。3. 分析混淆矩阵：输出结果会得到一个混淆矩阵，其中每一行代表真实标签，每一列代表预测结果，矩阵中每个元素表示在此类别下，实际被预测为其他类别的样本数量。通过分析混淆矩阵，可以计算得到模型的准确率、召回率、精度和 F1 值等性能指标，进而进行模型的调优和优化的工作。需要注意的是，混淆矩阵只是目标检测算法性能评估的其中一个指标，还需要结合其他更直观的评估指标如 AP 值、mAP 等来综合评判算法的性能。同时，由于混淆矩阵所涉及的真实标签和预测结果都是离散的，因此混淆矩阵适用于分类问题，在目标检测任务中需要进行一定的调整和拓展。

混淆矩阵是评判模型结果的一种指标，属于模型评估的一部分，常用于评判分类器模型的优劣。 一个例子： 横坐标：每一列对应属于该类的所有验证样本（真实值） 纵坐标：每一行对应预测属于该类的所有样本（预测值） 对角线：预测正确的样本个数 预测值在对角线上分布的越密集（即对角线上的数越大），模型预测效果越好 准确率（Accuracy）：预测正确的样本个数 / 所有样本总数（即矩阵中所有对角线数之和除以矩阵所有数字之和） tips：针对于每个类别，而准确率针对的是所有样本 TP、TN、FP、FN总结： TP、TN越大越好； FN、FN越小越好 记法：第一个字母代表对错（True、False），第二个字母代表预测的值（Positive、Negative），如TP代表预测值为1，且预测正确。FN代表预测值为0，且预测错误。 精确率（Precision）：模型预测的所有positive中，预测正确的比例 召回率（Recall）：所有真实的positive中，模型预测正确的positive比例 特异度（Specificity）：所有真实negative中，模型预测正确的negative比例 参考博文： 1. https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 参考视频： 1. https://www.bilibili.com/video/BV1GV411C7AW?spm_id_from=333.999.0.0

混淆矩阵（Confusion Matrix）:在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵的每一列代表了预测类别 ，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别 ，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目：如下图，第一行第一列中的43表示有43个实际归属第一类的实例被预测为第一类，同理，第二行第一列的2表示有2个实际归属为第二类的实例被错误预测为第一类。

混淆矩阵每次迭代都会不一样的。混淆矩阵是用于评估分类算法效果的一种常用方法，混淆矩阵不会每次迭代都完全相同，因为分类算法的输入和输出都可能受到随机性或其他因素的影响，这会导致每次运行分类算法时获得的结果略有不同。在训练阶段，如果使用相同的数据集和算法参数，每次迭代往往会产生略微不同的混淆矩阵，因为算法的训练模型在每次训练结束后都会略有不同。由于混淆矩阵所反映的是分类器的性能，因此输入的样本集合的特征、性质等方面发生变化，也可能导致混淆矩阵的变化。在实际应用中，基于多次迭代取平均的方式来评估算法性能是一种常用的方法，常被称为交叉验证。这种方法可以减小由于随机性引起的误差，得到更可靠的结果。

混淆矩阵(Confusion Matrix)，也成为误差矩阵，是用n行n列矩阵形式来表示的表，这张表通过对比已知分类结果的测试数据的预测值和真实值表来描述衡量分类器的性能。在二分类的情况下，混淆矩阵是展示预测值和真实值四种不同结果组合的表，多分类问题的混淆矩阵可以帮助你确认错误模式。在人工智能中，混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类相比较计算的，是数据科学、数据分析和机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。

混淆矩阵是衡量分类模型准确度中最基本、直观，计算最简单的方法。混淆矩阵就是一张表，展示预测值各类归对、归错的个数。下面放个小例子。 上面的小例子是分类问题中最简单的二分类，只需要判断结果是0还是1，或者说是negative还是positive。 表中已经给出四种结果，这四种是混淆矩阵的四个基础指标： 将这四个指标一起呈现在表格中，就能得到混淆矩阵（Confusion Matrix），如下图。 sklearn.metrics.confusion_matrix ( y_true , y_pred , labels=None , sample_weight=None ) 在二分类问题中，我们可以提取True Positive等值，如下所示。 其中，Precision和Recall可以看下面的具体例子。 四种指标的公式和含义见下表。 其中，将 Precision 和 Recall 组合计算可以得到一个称为 F1 score 的指标，如果召回和精确度都很高，分类器将获得高F 1分数。 都看到最后了，要不~点个赞？加波关注？