结果：找到“混淆矩阵”相关内容19个，排序为按回复时间降序，搜索更多相关帖子请点击“高级”
基于Python逻辑回归阈值对结果的影响,信用卡欺诈检测，混淆矩阵1 个回复 - 533 次查看 基于Python逻辑回归阈值对结果的影响,信用卡欺诈检测，混淆矩阵 主要内容： 1.案例背景和目标.mp4 2.样本不均衡解决方案.mp4 3.下采样策略.mp4 4.交叉验证.mp4 5.模型评估方法.mp4 6.正则化惩罚.mp4 7.逻 ...2022-11-17 11:02 - Mama-2022 - 现金交易版
中国433个县级及以上城市2020年建成区标准化数据（shp格式）0 个回复 - 512 次查看 本数据采用Sentinel数据基于Google Earth Engine云平台，提出一种快速提取不透水面算法，并参考联合国城市建成区的定义标准，最终得到2020年中国433个人口大于30万城市的标准化城市建成区数据集。选取4065个随机验证 ...2022-10-5 20:27 - hr1313 - 现金交易版
【课件与资料】风控数据分析与建模1 个回复 - 2015 次查看 内容较多，欢迎下载学习 评分卡资料 风控文档 风控学习资料 风控课程 风控总监训练营 第9课贷后管理与催收策略上.pdf 第8课风险模型客户营销与细分中的运用.pdf 第7课大 ...2022-5-8 18:48 - wz151400 - 现金交易版
评估分类漠型混淆矩阵与评估指标学习笔记1 个回复 - 692 次查看 评估分类漠型混淆矩阵与评估指标学习笔记（手写，但是很清晰的） 评估分类漠型混淆矩阵与评估指标学习笔记 评估分类漠型混淆矩阵与评估指标学习笔记 评估分类漠型混淆矩阵与评估指标学习笔记 评估分类漠型 ...2022-4-5 08:39 - Lamarr-202110 - 现金交易版
基于Python 信用卡欺诈检测，混淆矩阵，正则化惩罚，SMOTE样本生成策略，逻辑回归阈值0 个回复 - 885 次查看 基于Python 信用卡欺诈检测 1.案例背景和目标.mp4 2样本不均衡解决方案mp4 3.下采样策略.mp4 4.交叉验证.mp4 5.模型评估方法.mp4 6.正则化惩罚.mp4 7逻辑回归模型.mp4 8.混淆矩阵 9逻辑回归阈值对结果的 ...2022-2-17 08:44 - mujahida01 - 现金交易版
混淆矩阵和ROC曲线评判模型的效果
0 个回复 - 2023 次查看 如上图的混淆矩阵，我们可以确定预测模型的灵敏度和特异度。灵敏度指的是模型“击中”的概率，也就是对于实际发生（取值为1）的样本，模型预测为1的概率。对应上图的公式为A/（A+B）。特异度指的是模型“正确否定” ...2022-11-11 11:42 - 我是小趴菜 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 2023 次查看 如上图的混淆矩阵，我们可以确定预测模型的灵敏度和特异度。灵敏度指的是模型“击中”的概率，也就是对于实际发生（取值为1）的样本，模型预测为1的概率。对应上图的公式为A/（A+B）。特异度指的是模型“正确否定” ...2022-11-11 11:42 - 我是小趴菜 - 数据分析与数据挖掘
机器学习：混淆矩阵的简单概述！
0 个回复 - 510 次查看 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 ...2022-5-31 10:00 - AIU人工智能学院 - 数据分析师（CDA）专版
0 个回复 - 510 次查看 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 ...2022-5-31 10:00 - AIU人工智能学院 - 数据分析师（CDA）专版
使用混淆矩阵来量化错误的代价
0 个回复 - 1343 次查看 使用混淆矩阵来量化错误的代价 统计中有太多令人困惑甚至有时违反直觉的概念。 我的意思是，来吧……即使要解释零假设和另类假设之间的差异也可能会很麻烦。 我要做的就是理解并量化我的错误分析模型的成本。 例如 ...2020-11-3 20:10 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 1343 次查看 使用混淆矩阵来量化错误的代价 统计中有太多令人困惑甚至有时违反直觉的概念。 我的意思是，来吧……即使要解释零假设和另类假设之间的差异也可能会很麻烦。 我要做的就是理解并量化我的错误分析模型的成本。 例如 ...2020-11-3 20:10 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
【学习笔记】# 混淆矩阵
y_test_pred = xgb.predict(X_test.values)
0 个回复 - 707 次查看 # 混淆矩阵 y_test_pred = xgb.predict(X_test.values)2020-1-8 09:11 - ﹌夏末初～ - Forum
0 个回复 - 707 次查看 # 混淆矩阵 y_test_pred = xgb.predict(X_test.values)2020-1-8 09:11 - ﹌夏末初～ - Forum
【学习笔记】混淆矩阵，也没那么难，找了个有趣的例子，我没忍住笑出声了，学 ...
2 个回复 - 655 次查看 混淆矩阵，也没那么难，找了个有趣的例子，我没忍住笑出声了，学习就是要欢乐呀～2019-12-27 09:17 - WXgqGBF - Forum
2 个回复 - 655 次查看 混淆矩阵，也没那么难，找了个有趣的例子，我没忍住笑出声了，学习就是要欢乐呀～2019-12-27 09:17 - WXgqGBF - Forum
R语言的e1071训练得到的c-SVM分类模型，怎么查看结果的混淆矩阵，以及其它参数？
1 个回复 - 3606 次查看 我的代码如下： tool_tunesvm2019-6-13 14:37 - 天才小马 - R语言论坛
1 个回复 - 3606 次查看 我的代码如下： tool_tunesvm2019-6-13 14:37 - 天才小马 - R语言论坛
R 混淆矩阵问题
7 个回复 - 8241 次查看 刚刚学习R,最近在看分类问题，一道例题采用规则学习对蘑菇有毒无毒进行了分类，最后得到一个混淆矩阵。 a b2016-12-7 14:35 - grandcc1 - R语言论坛
7 个回复 - 8241 次查看 刚刚学习R,最近在看分类问题，一道例题采用规则学习对蘑菇有毒无毒进行了分类，最后得到一个混淆矩阵。 a b2016-12-7 14:35 - grandcc1 - R语言论坛
glass.data在随机森林中的混淆矩阵为什么变成这样了
0 个回复 - 1527 次查看 >glass.rf table(predict(glass.rf),newglass$Type) 1 2 3 5 6 7 1.02596685082873 1 0 0 0 0 0 1.02659574468085 1 0 0 0 0 0 1.03786324786324 1 0 0 0 0 0 1.0547619 ...2016-4-25 22:18 - JoseGuti_14 - R语言论坛
0 个回复 - 1527 次查看 >glass.rf table(predict(glass.rf),newglass$Type) 1 2 3 5 6 7 1.02596685082873 1 0 0 0 0 0 1.02659574468085 1 0 0 0 0 0 1.03786324786324 1 0 0 0 0 0 1.0547619 ...2016-4-25 22:18 - JoseGuti_14 - R语言论坛
求解答random forest两种方法下得出的混淆矩阵(confusion matrix)不一致的问题
1 个回复 - 6025 次查看 利用R自带的iris数据进行random forest测试，但是random forest运算后显示的混淆矩阵结果和用predict函数基于源数据给出的混淆矩阵的结果不一致。两相比较，基于predict函数预测的混淆矩阵结果非常完美，这个是什么原 ...2015-12-24 21:38 - carol_515 - R语言论坛
1 个回复 - 6025 次查看 利用R自带的iris数据进行random forest测试，但是random forest运算后显示的混淆矩阵结果和用predict函数基于源数据给出的混淆矩阵的结果不一致。两相比较，基于predict函数预测的混淆矩阵结果非常完美，这个是什么原 ...2015-12-24 21:38 - carol_515 - R语言论坛
求解答随机森林混淆矩阵输出问题
0 个回复 - 5082 次查看 > ## Classification: > ##data(iris) > set.seed(71) > iris.rf print(iris.rf) Call: randomForest(formula = Species ~ ., data = iris, importance = TRUE, proximity = TRUE) T ...2015-3-25 11:10 - 刘雨ly - R语言论坛
0 个回复 - 5082 次查看 > ## Classification: > ##data(iris) > set.seed(71) > iris.rf print(iris.rf) Call: randomForest(formula = Species ~ ., data = iris, importance = TRUE, proximity = TRUE) T ...2015-3-25 11:10 - 刘雨ly - R语言论坛
