混淆矩陣的案例
6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 ￥8.9
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
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。
理論加案例，一文讀懂數據分析中的分類建模
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 基于機器學習的智能垃圾短信檢測超強系統
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。
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一種面向自動駕駛汽車定位的基于深度神經網絡的大尺度建圖方法
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。
展開 深度學習模型識別耳部疾病，準確率提升至95%
（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%。
（模型的學習曲線）
研究表明，基于耳鏡的耳科疾病診斷實時深度學習系統在未改變耳鏡、視頻序列的情況下，可以實現對鼓膜和外耳道疾病的高準確度分類。
清華大學CJChE丨基于自適應多尺度卷積神經網絡的化工過程故障診斷模型
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
作者及團隊介紹
趙勁松，清華大學化學工程系教授，博士生導師；現任過程系統工程研究所所長，工業大數據系統與應用北京市重點實驗室副主任；兼任中國工程師聯合體文化與倫理委員會常務副主任委員，中國化工學會工程倫理教育工作委員會主任委員，中國過程系統工程專業委員會副主任委員，中國公共安全科學技術學會預測預警專業工作委員會副主任委員等，是國務院安委會危險化學品安全專業委員會專家組成員、國家生態環境部第一屆生態環境應急專家組成員，北京市安全生產領域學科帶頭人?！吨袊瘜W工程學報（英文版）》副主編，國際期刊Computers & Chemical Engineering, Process Safety and Environmental Protection 編委。主要研究方向包括化工過程安全，人工智能與工業大數據技術等?？蒲谐晒D化入選國家“十三五”科技創新成就.
展開 Kaggle競賽方案分享：如何分辨雜草和植物幼苗
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）。
原文地址：medium.com/neuralspace/kaggle-1-winning-approach-for-image-classification-challenge-9c1188157a86
分類預測 | MATLAB實現WOA-CNN-LSTM-Attention數據分類預測
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。
5.適用領域：適用于各種數據分類場景，如滾動軸承故障、變壓器油氣故障、電力系統輸電線路故障區域、絕緣子、配網、電能質量擾動，等領域的識別、診斷和分類。
使用便捷：直接使用EXCEL表格導入數據，無需大幅修改程序。內部有詳細注釋，易于理解。
2 研究內容
注意力機制模塊：
SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）是一種聚焦于通道維度而提出一種新的結構單元，為模型添加了通道注意力機制，該機制通過添加各個特征通道的重要程度的權重，針對不同的任務增強或者抑制對應的通道，以此來提取有用的特征。該模塊的內部操作流程如圖，總體分為三步：首先是Squeeze 壓縮操作，對空間維度的特征進行壓縮，保持特征通道數量不變。融合全局信息即全局池化，并將每個二維特征通道轉換為實數。實數計算公式如公式所示。該實數由k個通道得到的特征之和除以空間維度的值而得，空間維數為H*W。其次是Excitation激勵操作，它由兩層全連接層和Sigmoid函數組成。如公式所示，s為激勵操作的輸出，σ為激活函數sigmoid，W2和W1分別是兩個完全連接層的相應參數，δ是激活函數ReLU，對特征先降維再升維。最后是Reweight操作，對之前的輸入特征進行逐通道加權，完成原始特征在各通道上的重新分配。
展開 利用 Wolfram 語言構建的神經網絡促進學生的化學學習
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。測試集（23）中圖像數量最少的試管類也顯示出完美的召回率：
結果概覽
按照前面描述的過程，我們在實驗室圖像的四個變體上測試了四個神經網絡。
對于未增強的數據集，訓練期間的驗證錯誤最初非常高。經過幾輪訓練后，兩個數據集都產生了準確度更高的訓練網絡：
下圖顯示了所有四個訓練網絡在四個數據集變體中的每一個的訓練時間和準確性。不出所料，與未增強的數據集相比，擴大的數據集需要更長的時間來訓練并提供更高的準確性。ResNet-50 和 ResNet-101 網絡都在灰度圖像和全彩色圖像之間提供相似的分類精度：
教學理念與結論
Zenodo 上提供了用于網絡訓練和數據分析的數據集圖像和示例筆記本。這應該使其他教師能夠完整地使用該項目或使用其數據設計其他項目。一種簡單的擴展是添加不同的玻璃器皿圖像并研究分類性能。另一個有趣且可能更高級的應用是識別玻璃器皿上標注體積的文字，尤其是燒杯或錐形燒瓶上的文字。
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