matplotlib画混淆矩阵与正确率曲线的实例代码
混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，下面这篇文章主要给大家介绍了关于matplotlib画混淆矩阵与正确率曲线的相关资料，需要的朋友可以参考下
[机器学习]-分类问题常用评价指标、混淆矩阵及ROC曲线绘制方法-python实现
分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面...
混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值
准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标（evaluationmetrics），而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关，前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到，AUC值则要通过ROC曲线进行计算，而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩...