問題タブ [confusion-matrix]

次のコードを使用して、matplotlib を使用して混同行列をプロットしています。

しかし、混同行列にこの図のように数字を表示したい(右のもの)。conf_arrグラフィックに をプロットするにはどうすればよいですか?

次のような混同行列があります。

ここで、文字はクラスラベルを示します。

混同行列をプロットする必要があります。いくつかのツールを検索しました。Rのヒートマップは私が必要としているもののように見えます。Rについては何も知らないので、サンプルを変更するのは本当に難しいです。誰かが私に絵を描く方法をすぐに手伝ってくれるなら、私は本当に感謝されます。または、ヒートマップではなく他の提案も歓迎します。これについてはたくさんのサンプルがあることは知っていますが、それでも自分のデータで描くことはできません。

matlab を使用して混乱 3x3 行列をコーディングする際に小さな問題があります...

以下のコードを試してみましたが、

ただし、混同行列が [0 0 0;1 2 3;4 5 6] または [1 2 3;0 0 0;4 5 6] または [1 2 3;4 5 6;0 0 0] の場合は NaN になります。 ]

複数の (バイナリ) 基準で一連のビデオクリップを判断する 2 人の評価者からのデータ セットを入手しました。彼らの同意/不同意をよりよく理解するために、混同マトリックスをプロットしたいと思います。しかし、これまでに見つけたすべての例は、各審査員がクリップごとに 1 つの基準のみを評価した場合のものです。私の場合、審査員は各クリップのすべての基準を評価します。

ビデオクリップのセット (この場合は 80) に対して、2 人の評価者 (A と B) によって判断される 4 つのバイナリ基準 (A_Con..A_Mod) があるとします。

これを次のように溶かすことができます:

しかし、それを組み合わせをカウントする混同行列にキャストする方法がわかりません(これはこれほど完璧ではありません):

table() 関数が良いようですが、データをフォーマットするにはどうすればよいでしょうか?

たとえば、k-means を使用して、1000 個のインスタンスを含む 5 つのクラスのトレーニング データセットを 5 つのクラスター (センター) にクラスター化したとします。次に、テスト データセットで検証して混同行列を作成しました。これからROC曲線をプロットしたいのですが、どうすればそれを行うことができますか?

大丈夫。さて、この質問はかなり難しいです。例を挙げます。

左の数字は私のアルゴリズム分類で、右の数字は元のクラス番号です

したがって、ここで私のアルゴリズムは 2 つの異なるクラスを 1 つにマージしました。ご覧のとおり、クラス 86 と 89 を 1 つのクラスにマージしました。では、上記の例のエラーは何でしょうか?

またはここで別の例

上記の例で、左の数字はアルゴリズムの分類で、右の数字は元のクラス ID です。上に見られるように、分類された 3 つの製品がありません (私は同じ商品を分類しています)。この例では、エラー率はどうなるでしょうか? どのように計算しますか。

この質問はかなり難しく複雑です。分類は終了しましたが、成功率を計算するための正しいアルゴリズムを見つけることができません:D

この論文には、ノイズの多いチャネルでのスペル ミスの混同マトリックスが含まれています。条件付きプロパティに基づいてエラーを修正する方法について説明します。

条件付き確率の計算は、2 ページの左の列にあります。脚注 4、2 ページ、左の列で、著者は次のように述べています。それらをどのように複製できるかわかりません！

それらを複製する方法は？元のコーパスは必要ですか？それとも、著者は、論文自体の資料から再計算できることを意味していたのでしょうか?

混同行列とは何か知っています。

N個のクラスが与えられると、NxN行列Mがあります。ここで-各行はクラスの1つです-各列はクラスの1つです

M（X、Y）=クラスXに分類され、クラスYに分類されているはずの要素の数（もちろん、X = Yの場合、分類は正しいです）。

これで、「複合クラス」のセットと可変数のクラスができました。

• 「COMPOUND」とは、1つのクラスが（可変長の）ベクトルに対応することを意味します。たとえば、クラスが2要素のベクトルで表される場合、可能なクラスは次のようになります。

  [0,0]

  [0,1]

  [1,0]

  [1,1]

Miの目標は、次の関数を定義することです。

• 入力：分類された要素のNxM行列（N =分類された要素の数、M =各クラスの要素の数）、各要素に期待されるクラスのNxM行列。
• 出力：入力クラスに対応するNXN混同行列

出力の例：

この行列は3x3行列です。

これは、クラスの総数が3で、分類された要素の数が4であることを意味します。

• 1つの要素はクラス1に分類されている必要があり、クラス1に分類されています。
• 2つの要素は、クラス2に分類され、クラス2に分類されている必要があります。
• 1つの要素はクラス3に分類され、クラス2に分類されている必要があります。

（要素がどのように構成されているかは関係ありません。クラスが次のようになることを想像してみましょう。

**入力行列の例（EXPECTEDclasses）：**

**入力マトリックスの例（OBTAINEDクラス）：**

どうすればいいですか？（分類はパーセプトロンまたはアダリンニューロンネットワークによって行われます）

ヒントをよろしくお願いします！

混同行列を使用して、分類器のパフォーマンスを測定しています。この例は私にとってはうまくいくでしょう（ここから）が、私はずっとTypeError: Invalid dimensions for image data

私はpythonとmatplotlibが初めてです。何か助けはありますか？

Matplot のバージョンは 1.1.1 です。ここに完全なトレースバックがあります：

res = ...の後、私は得る

print norm_conf の場合、次の結果が得られます: [[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],...]]. インデントの問題を修正しました。しかし、私の混乱.pngはかなり歪んでいます。さらに、マトリックス内の正方形にラベルを付けるにはどうすればよいですか?

このスクリプトで混同行列をプロットする必要があります。実行すると、空のプロットが表示されます。私は解決に近づいているようです。ヒントはありますか？

ありがとう、私はプロットを持っています。現在、x 軸の目盛りは非常に小さくなっています (グラフのサイズは 3 cm x 10 cm 程度です)。10cm x 10cm のプロットとしましょう。考えられる理由は、グラフをサブプロットとして視覚化することですか? それを調整するための適切な文献を見つけることができませんでした。