混淆矩陣
關注創建者：匿名 創建時間：2023-06-01
混淆矩陣的視頻教程
1-06 基于matlab的混淆矩陣
基于matlab的混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-78基于matlab的BiLSTM分類算法
基于matlab的BiLSTM分類算法，輸出迭代曲線，測試集和訓練集分類結果和混淆矩陣，程序有詳細注釋，數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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混淆矩陣的實例教程
混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數，基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。
根據預測結果輸出混淆矩陣 ￥9.9
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模型訓練結束后，單擊得到的分類模型，能看到模型信息，包括決策邊界、ROC曲線以及混淆矩陣。
決策邊界，能看出來有一條曲線，把界面分成了兩部分，能大概展示模型對訓練集的擬合程度。
混淆矩陣，可以看出來實際為0且預測為0的數據有26個。實際為1預測也為1的值有36個。
ROC曲線，它繪制了兩條曲線，分別是0和1的。同時也給出了AUC的值，巧了，都是0.86。這個表現還不錯，說明模型具有良好的區分能力。
這就是我們用隨機樹算法訓練得到的分類模型，你如果感興趣的話，可以嘗試用其它算法試試，看能不能得到精度更高的模型。
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展開 文本向量化：支持兩種向量化方式：
CountVectorizer：將文本轉換為詞頻矩陣。
TfidfVectorizer：將文本轉換為 TF-IDF 特征矩陣，適用于不同文本處理需求。
模型選擇與訓練
系統提供了三種經典的機器學習模型供用戶選擇：
樸素貝葉斯 (MultinomialNB)
邏輯回歸 (Logistic Regression)
支持向量機 (SVM)
用戶可以通過命令行參數靈活切換模型，并自定義超參數（如 `alpha`、`ngram`）。模型訓練通過 `Pipeline` 實現：
模型評估與可視化
訓練完成后，系統自動評估模型性能，并通過混淆矩陣進行可視化展示：
模型保存與批量預測
完成訓練后，系統自動保存模型，便于后續快速調用進行批量短信檢測：
系統優勢
高效準確：使用經典機器學習算法搭配優化的超參數，提供高效且準確的垃圾短信檢測能力。
靈活可配置：支持多種模型與文本向量化方式，用戶可自由調整超參數以適應不同數據集。
可視化支持：自動生成混淆矩陣與性能報告，幫助用戶直觀理解模型表現。
批量檢測：保存模型后可直接用于批量檢測，適用于企業短信網關或反欺詐系統。
易用性強：命令行友好，僅需一行命令即可完成訓練與預測。
應用場景
短信防騷擾服務：集成到手機或運營商平臺，自動過濾垃圾短信。
企業內部郵件過濾：可用于郵件服務器端的惡意郵件檢測。
智能客服系統：在客戶服務系統中識別潛在的惡意消息。
展開 表II顯示了數據集2的測試區域的混淆矩陣。觀察到測試區域與數據集1相同，但在不同的日期。結果顯示被占用單元格誤差增加，但該數據集的總平均準確度為73.81%。由于不同的車道、瀝青和鵝卵石以及不同的海拔高度，測試區域具有挑戰性。這可以從表III中給出的結果中看出，該結果顯示了考慮數據集2中的所有區域（即數據集1中的訓練、驗證和測試區域）時的模型混淆矩陣。其達到的準確率為76.90%，這也顯示了模型的泛化能力。
盡管測試顯示占用類的準確率較低，但對預測的定性分析表明，該網絡在道路上是準確的，并且大多數錯誤發生在外部區域。圖6通過展示神經網絡預測和真值之間的比較來說明這一事實。由于大多數激光讀數集中在中心，因此預計外部區域的誤差會在一定程度上出現。
表1 測試集數據集1的混淆矩陣
表2 測試集數據集2的混淆矩陣
表3 所有數據集2的混淆矩陣
需要注意的是，真值考慮了各種LIDAR的掃描，因為它是使用OGM生成的。這也使得為分割問題選擇一個好的評價指標變得很重要。圖6和圖7比較了NeuralMapper的輸出和來自單幀LiDAR掃描的概率占用柵格地圖。
圖6 上圖是NeuralMapper的輸出，而下圖是相應的真值
圖7 上圖是來自單幀LIDAR掃描的概率占用柵格地圖。下圖是相應的離線地圖，也用作NeuralMapper的真值
離線地圖的主要用途是用于定位。因此，本文還評估是否可以使用NeuralMapper來估計自動駕駛汽車的定位。對于此評估，NeuralMapper和數據集1用于構建OGM，數據集2用于測試定位。
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效果展示
在測試集上的混淆矩陣：
在測試集上的分類結果報告：
日志記錄與錯誤處理
系統自動記錄訓練過程，包括模型選擇、超參數、測試結果等。發生異常時自動記錄錯誤日志，方便后續排查問題。
總結
本智能垃圾短信檢測系統基于機器學習技術，具備高效準確的檢測能力、靈活的配置選項和直觀的可視化分析。
理論加案例，一文讀懂數據分析中的分類建模11個月前
接下來介紹決策邊界、混淆矩陣和ROC 曲線三個可視化工具，它們構成了判斷模型精度的“黃金三角”。
第一個，決策邊界。
假設你有一堆手辦，共分為兩種，一種會打籃球，一種不會。現在你畫一條線，把它們分成了兩類。這條線，就是我們今天要講的決策邊界。
簡單來說，決策邊界就是分類模型用來區分不同類別數據的“分界線”。
第二個，混淆矩陣。
程序內注釋詳細，直接替換數據就可以用；過WOA優化算法優化學習率、卷積核大小、神經元個數，這3個關鍵參數，以測試集精度最高為目標函數
程序語言為matlab，程序可出分類效果圖，迭代優化圖，混淆矩陣圖；
4.data為數據集，輸入12個特征，分四類；main為主程序，其余為函數文件，無需運行，可在下載區獲取數據和程序內容。
混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數，基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。
非對角線項是錯誤分類的示例：
以下是網絡錯誤分類的六個錯誤中的前五個：
從混淆矩陣中可以清楚地看出誤分類的頻率很低。量筒在測試的 179 個樣品中只有一次被錯誤分類為標準燒瓶。計算成本極低的高精度對學生來說是一個啟示。另一個引人注目的例子是具有完美精確度和召回率的布氏漏斗分類。
混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數，基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。
表1 CSTR模擬設置的4種操作工況
表2 CSTR跨工況遷移訓練的故障診斷準確率對比
圖7 TEP故障診斷混淆矩陣
表3 不同方法對TEP跨工況遷移故障診斷的結果對比
表1 測試集數據集1的混淆矩陣
表2 測試集數據集2的混淆矩陣
表3 所有數據集2的混淆矩陣
需要注意的是，真值考慮了各種LIDAR的掃描，因為它是使用OGM生成的。這也使得為分割問題選擇一個好的評價指標變得很重要。
（內鏡圖像混淆矩陣和靈敏度-特異性曲線）
最后選擇2個最優模型構建集成分類器，設計并開發了耳疾實時自動識別系統，其
分類準確率達到了95.59%。
理解結果的一種好方法是建立一個混淆矩陣。
我們可以看到模型預測的標簽和真實標簽的不同，我們可以慢慢改善這一狀況。我們還可以做更多數據增強的工作，讓模型學習更多種類。
方案提交后，我的排名位列第一（但隨著競賽展開，目前位列第五）。
