confusion-matrix

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    MATLAB中的KNN分類 - 混淆矩陣和ROC？

    我想分類包含使用不同分類器（LDA，SVM，KNN）的兩個類的數據集，並且想比較它們的性能。我通過修改先驗概率爲LDA制定了ROC曲線。 但是我怎麼能爲KNN分類器做同樣的事情呢？ 我搜索的文件，發現了一些功能： Class = knnclassify(Sample, Training, Group, k) mdl = ClassificationKNN.fit(X,Y,'NumNeighbors
    matlab knn roc confusion-matrix 2012-11-30

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    圖形繪製混淆矩陣在MATLAB

    我有一個混淆矩陣是這樣的： [1 0 0 0 0 ] [0 0.9 0 0.1 0 ] [0 0 1 0 0 ] [0 0 0 1 0 ] [0.1 0 0.2 0 0.7] 其中行代表真理的地面，列表示分類結果。我想以圖表的形式在網格中繪製它。我試過surface，但它只顯示一個4x4的數字，而我的矩陣有5x5的大小。 我該怎麼做？
    matlab confusion-matrix 2013-11-24

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    Scikit學習混淆矩陣

    我正在與SCI-KIT混淆矩陣學會用兩種不同的列表：gold_labels和預測標籤 cm = confusion_matrix(gold_labels, predicted_labels) pl.matshow(cm) #I use pl to generate an image pl.title('Confusion Matrix') pl.ylabel('True label') p
    python matplotlib scikit-learn confusion-matrix 2013-08-22

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    從混淆矩陣到ROC圖

    我最近實現了基於this paper中描述的一個詞袋分類算法。 所有的工作都很好，但我想用ROC曲線或者精確回憶圖來測量分類器的精度。 我可以很容易地得到每個分類器的混淆矩陣，但我不知道應該更改哪個參數以獲取更多點並實際繪製曲線。 難道有人請給我解釋一下嗎？
    object-recognition roc confusion-matrix 2013-03-27

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    來自rpart的混淆矩陣

    我不能爲我的生活弄清楚如何計算rpart上的混淆矩陣。 這裏是我做了什麼： set.seed(12345) UBANK_rand <- UBank[order(runif(1000)), ] UBank_train <- UBank_rand[1:900, ] UBank_test <- UBank_rand[901:1000, ] dim(UBank_train) dim(UBan
    r machine-learning classification decision-tree confusion-matrix 2014-01-22

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    曲線下的R邏輯迴歸區域

    我正在使用此page執行邏輯迴歸。我的代碼如下。 mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") mylogit <- glm(admit ~ gre, data = mydata, family = "binomial") summary(mylogit) prob=predict(mylogit,typ
    r regression roc confusion-matrix 2013-08-26

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    的R - 什麼命令使用從rpart包輸入的結果以產生混淆矩陣（）和預測（）？

    應我在R中，使用什麼命令具有用於rpart()predict()和命令以生成一個預測模型之後執行混淆矩陣？ # Grow tree library(rpart) fit <- rpart(activity ~ ., method="class", data=train.data) printcp(fit) # display the results plotcp(fit) # visua
    r confusion-matrix 2013-12-07

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    將R中的屬性錯誤值存儲爲混淆矩陣？

    我很新的R和我想知道我怎麼可以存儲分類誤差值從混淆矩陣的結果： 例子： confusion(predict(irisfit, iris), iris$Species) ## Setosa Versicolor Virginica ## Setosa 50 0 0 ## Versicolor 0 48 1 ## Virginica 0 2 49 ## a
    r confusion-matrix 2013-10-24

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    無法解釋來自'mda'包中的混淆矩陣的結果R

    我有一個森林多邊形數據集，我試圖使用混淆矩陣比較Field分類和Map分類。我可以找到的唯一一個可以在較大的數據集上運行的軟件包（超過兩個分類選項），並且可以比較文本值是在軟件包「mda」中。我已經運行了包「mda」，並使用了「混淆」代碼。 提供的示例與包... data(iris) irisfit <- fda(Species ~ ., data = iris) confusion(pred
    r confusion-matrix 2012-11-11

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    最佳分類

    我想要使用WEKA及其分類選項獲得良好的準確性。 通過使用這種方法我不能涵蓋所有選項，這就是爲什麼我恐怕我會錯過最佳分類以獲得最佳J48樹解決方案。 我一直在使用的分類和如（NB，costSensitive，attributeClassifier，等..）方法和每個這個數量至少有幾個選擇試過.. 我的問題是： 是有沒有選擇讓軟件（WEKA或其他軟件）運行（甚至幾天!!），以找到最佳解決方案的最佳分
    machine-learning classification weka confusion-matrix 2013-12-15
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