Hướng dẫn save confusion matrix as csv python - lưu ma trận nhầm lẫn dưới dạng csv python

Những gì tôi cố gắng làm, là lưu một ma trận nhầm lẫn, trong một số loại tệp văn bản (có thể là HTML trông tốt nhất). Tôi cần lấy dữ liệu từ tệp CSV, thêm nó vào mảng và sau đó tạo ma trận nhầm lẫn. Mã số:

import csv
import pandas as pd

data = csv.reader(open('results_date.csv', 'r'), delimiter=";", quotechar='|')
next(data)

true_data = []
pred_data = []

for row in data:
    if len(row) >= 2:
        true_data.append(row[0])
        pred_data.append(row[1])

true_data = [s.strip().split('_')[0] for s in true_data]
pred_data = [s.strip().split('=')[0] for s in pred_data]

y_true = pd.Series(true_data, name="Actual")
y_pred = pd.Series(pred_data, name="Predicted")
df_confusion = pd.crosstab(y_true, y_pred)
print (df_confusion)

Ma trận nhầm lẫn trông như thế này:

Predicted  class1  class2  class3  class4  classX
Actual
class1          5       6       0       4       5
class2          1       0       4       8       0
class3          5       3       2       0       1
class4          4       2       5       2       0
classX          0       5       2       1       7

Và tôi muốn xuất nó vào một số tệp, dưới cùng một hình thức (tôi đoán là nó sẽ trông đẹp hơn khi tệp HTML hoặc CSV, nhưng mọi thứ sẽ làm - xin vui lòng, không phải là định dạng điên rồ mà bạn cần các chương trình đặc biệt cho).

Xin chào, Chào mừng trở lại.

Một ma trận nhầm lẫn là một kỹ thuật để tóm tắt kết quả hiệu suất hoặc dự đoán của thuật toán phân loại.

Bức tranh lớn

Công cụ: Weka, Jupyter Notebook

dataset:

Nhãn mác

Wekavisualize

Mã trong Python:

import pandas as pd

Đọc CSV

data=pd.read_csv("infected.csv")
data.head(20)
Data
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
results = confusion_matrix(data['Expected'], data['Predicted'])
print(results)
Ma trận Ma trận

Khi nào chúng ta làm sai? Khi chúng tôi xác định các trục X và Y, là các vị trí thực tế và dự đoán.

Báo cáo phân loại:

print(classification_report(data['Expected'], data['Predicted']))

WEKA

Phân loại: NaiveBayes

summary:

Độ chính xác chi tiết theo lớp

Github:

Tiếp tục học hỏi, Chúa phù hộ cho bạn. 👍😉

Lưu ma trận nhầm lẫn dưới dạng CSV

Nếu bạn có một danh sách các khung dữ liệu mà bạn muốn tạo thành CSV, bạn có hai tùy chọn: liên kết danh sách vào một khung lớn hơn và sử dụng to_csv: pd.concat (list_of_dataFrames). với phần phụ (chế độ = 'a'). Một cái gì đó như: list_of_dataFrames [0] .to_csv () # Viết trước, sử dụng các tiêu đề ..

Bây giờ chúng ta hãy lưu mảng 2D numpy này vào tệp CSV có tên '2Darray.csv', tức là nội dung của tệp '2Darray.csv' cũng sẽ được Chỉ một hoặc nhiều cột hoặc hàng.

Ảnh chụp nhanh cho thấy ma trận nhầm lẫn cho các mô hình cây và naive Bayes được đào tạo và thử nghiệm trên dữ liệu IRIS. Phía bên phải của tiện ích chứa ma trận cho mô hình Naive Bayesian (vì mô hình này được chọn ở bên trái). Mỗi hàng tương ứng với một lớp chính xác, trong khi các cột đại diện cho các lớp dự đoán.

Nhập tệp CSV hoạt động gần như chính xác như tiện ích tệp, với các tùy chọn được thêm vào để nhập các loại tệp .csv khác nhau. Trong quy trình công việc này, tiện ích đọc dữ liệu từ tệp và gửi nó đến bảng dữ liệu để kiểm tra.

Lưu ma trận nhầm lẫn Python

Giới thiệu về ma trận nhầm lẫn trong Python Sklearn. Ma trận nhầm lẫn được sử dụng để đánh giá tính chính xác của mô hình phân loại. Trong blog này, chúng ta sẽ nói về ma trận nhầm lẫn và các thuật ngữ khác nhau của nó. Chúng tôi cũng sẽ thảo luận về độ chính xác phân loại số liệu hiệu suất khác nhau, độ nhạy, độ đặc hiệu, thu hồi và điểm F1.

Ma trận hỗn loạn¶. Ví dụ về việc sử dụng ma trận nhầm lẫn để đánh giá chất lượng đầu ra của bộ phân loại trên tập dữ liệu IRIS. Các phần tử đường chéo biểu thị số lượng điểm mà nhãn dự đoán bằng với nhãn thực, trong khi các phần tử ngoài đường chéo là các điểm bị phân loại sai.

Làm thế nào để tạo một ma trận nhầm lẫn trong Python. Ma trận nhầm lẫn: Một ma trận nhầm lẫn là một bản tóm tắt kết quả dự đoán về vấn đề phân loại. Số lượng dự đoán chính xác và không chính xác được tóm tắt với các giá trị đếm và được chia nhỏ bởi mỗi lớp. Đây là chìa khóa cho ma trận nhầm lẫn.

Thực hiện ma trận nhầm lẫn bằng ngôn ngữ lập trình Python, vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện ma trận nhầm lẫn và xác định các phép đo của nó bằng ngôn ngữ lập trình Python, theo các công thức trong phần trước và sử dụng thư viện scik.

Ma trận Python. Python không có loại tích hợp cho ma trận. Tuy nhiên, chúng tôi có thể coi danh sách một danh sách là một ma trận. Ví dụ: a = [[1, 4, 5], [-5, 8, 9]] Chúng ta có thể coi danh sách này của một danh sách là một ma trận có 2 hàng và 3 cột. Hãy chắc chắn tìm hiểu về danh sách Python trước khi tiến hành bài viết này.

r bảng ma trận nhầm lẫn

bàn. Kết quả của bảng về dữ liệu và tài liệu tham khảo. tích cực. mức kết quả tích cực. tổng thể. Một vectơ số với độ chính xác tổng thể và giá trị thống kê kappa. Lớp học. Độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương, giá trị dự đoán âm, độ chính xác, thu hồi, F1, tỷ lệ lưu hành, tỷ lệ phát hiện, tỷ lệ phát hiện và độ chính xác cân bằng cho mỗi lớp.

Như bạn đã thấy trong video, ma trận nhầm lẫn là một công cụ rất hữu ích để hiệu chỉnh đầu ra của mô hình và kiểm tra tất cả các kết quả có thể có của dự đoán của bạn (tích cực thực sự, âm tính đúng, dương tính giả, âm tính giả).

OBS. Một vectơ của các giá trị quan sát phải là 0 cho sự vắng mặt và 1 cho các lần xuất hiện. Pred. Một vectơ có cùng độ dài với sự xuất hiện của các giá trị dự đoán. Các giá trị phải nằm trong khoảng từ 0 & 1 trước một khả năng. ngưỡng. Một giá trị ngưỡng duy nhất trong khoảng từ 0 & 1. Giá trị. Trả về một ma trận nhầm lẫn (bảng) của Class'Confusion.Matrix 'đại diện cho số lượng của True & Falsepresences và vắng mặt.

Như bạn đã thấy trong video, ma trận nhầm lẫn là một công cụ rất hữu ích để hiệu chỉnh đầu ra của mô hình và kiểm tra tất cả các kết quả có thể có của dự đoán của bạn (tích cực thực sự, âm tính đúng, dương tính giả, âm tính giả). Trước khi bạn thực hiện ma trận nhầm lẫn của mình, bạn cần "cắt" xác suất dự đoán của bạn ở một ngưỡng nhất định để biến xác suất thành một yếu tố dự đoán của lớp.

Bảng: Kết quả của bảng về dữ liệu và tài liệu tham khảo. Tích cực: Mức kết quả tích cực. Nhìn chung: Một vectơ số với độ chính xác tổng thể và giá trị thống kê kappa. Byclass: Độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương, giá trị dự đoán âm, độ chính xác, thu hồi, F1, tỷ lệ lưu hành, tỷ lệ phát hiện, tỷ lệ phát hiện và độ chính xác cân bằng cho mỗi lớp.

Ma trận nhầm lẫn là gì và tại sao bạn cần nó? Vâng, đó là một phép đo hiệu suất cho vấn đề phân loại học máy trong đó đầu ra có thể là hai hoặc nhiều lớp. Đó là một bảng với 4 kết hợp khác nhau của các giá trị dự đoán và thực tế.

Xây dựng ma trận nhầm lẫn với hàm bảng (). Hàm này xây dựng một bảng dự phòng. Hàm này xây dựng một bảng dự phòng. Đối số đầu tiên tương ứng với các hàng trong ma trận và phải là cột sống sót của Titanic: các nhãn thực sự từ dữ liệu.

Lưu ma trận nhầm lẫn dưới dạng CSV Python

Bạn có thể tìm thấy cách đọc và viết các tệp CSV bằng Python hữu ích. Nếu bạn đang sử dụng [code] numpy [/code] hoặc [code] scipy [/code], lưu/tải scipy scipy csr_matrix trong định dạng dữ liệu di động có thể giúp ích.

Mức ma trận nhầm lẫn

Một ma trận nhầm lẫn là một kỹ thuật để tóm tắt hiệu suất của thuật toán phân loại. Chỉ riêng độ chính xác phân loại có thể gây hiểu lầm nếu bạn có số lượng quan sát không đồng đều trong mỗi lớp hoặc nếu bạn có nhiều hơn hai lớp trong bộ dữ liệu của mình.

Tỷ lệ 3,3 cho B và D là tỷ lệ cao nhất cho ma trận nhầm lẫn của Bảng 4.8. Phần này cung cấp một hương vị về cách sử dụng ma trận nhầm lẫn để đánh giá các bộ đào tạo nhận dạng chủ đề lớn, phân cụm và phân loại và đề xuất các thuộc tính triển khai hệ thống.

Trong các phân tích dự đoán, một bảng nhầm lẫn (đôi khi còn được gọi là ma trận nhầm lẫn), là một bảng có hai hàng và hai cột báo cáo số lượng dương tính giả, âm tính giả, tích cực thực sự và tiêu cực thực sự. Điều này cho phép phân tích chi tiết hơn so với tỷ lệ phân loại chính xác (độ chính xác).

Một ma trận nhầm lẫn điển hình trông như dưới đây: như đã thấy ở trên một ma trận nhầm lẫn có hai chiều là lớp thực tế và lớp dự đoán. Mỗi hàng của & nbsp; Matrix & nbsp; đại diện cho số lượng phiên bản trong một lớp dự đoán trong khi mỗi cột đại diện cho số lượng các phiên bản trong một lớp thực tế (hoặc ngược lại).

Ma trận nhầm lẫn cho CSV

Mục nhập Wikipedia cho ma trận nhầm lẫn (Wikipedia và các tài liệu tham khảo khác có thể sử dụng một quy ước khác nhau cho các trục) ví dụ. >>>. >>> Từ Sklearn.Metrics Nhập khẩu Infusion_Matrix >>> y_True = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] >>> Confusion_Matrix ( mảng y_true, y_pred) ([[2, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 2]]) >>>.

Ma trận nhầm lẫn là gì và tại sao bạn cần sử dụng nó. Cách tính một ma trận nhầm lẫn cho vấn đề phân loại 2 lớp từ đầu. Làm thế nào để tạo một ma trận nhầm lẫn trong Python. Ma trận nhầm lẫn: Một ma trận nhầm lẫn là một bản tóm tắt kết quả dự đoán về vấn đề phân loại. Số lượng dự đoán chính xác và không chính xác được tóm tắt với các giá trị đếm và được chia nhỏ bởi mỗi lớp. Đây là chìa khóa cho ma trận nhầm lẫn.

Bình thường hóa ma trận nhầm lẫn trên các điều kiện thực (hàng), dự đoán (cột) hoặc tất cả dân số. Nếu không có, ma trận nhầm lẫn sẽ không được chuẩn hóa. display_labels giống như hình dạng (n_ classes,), mặc định = không có. Tên mục tiêu được sử dụng để vẽ đồ thị.

Bộ đào tạo (Train.csv) Bộ kiểm tra (test.csv) Bộ đào tạo nên được sử dụng để xây dựng các mô hình học máy của bạn. Đối với bộ đào tạo, chúng tôi cung cấp kết quả (còn được gọi là sự thật mặt đất của người Hồi giáo) cho mỗi hành khách. Mô hình của bạn sẽ dựa trên các tính năng của người Viking như hành khách và giới tính.

Tính toán một ma trận nhầm lẫn có thể cho bạn ý tưởng về nơi mô hình phân loại là đúng và loại lỗi nào nó đang gây ra. Một ma trận nhầm lẫn được sử dụng để kiểm tra hiệu suất của mô hình phân loại trên một tập hợp dữ liệu thử nghiệm mà các giá trị thực được biết đến.

Ma trận nhầm lẫn ban đầu được giới thiệu để đánh giá kết quả từ phân loại nhị thức. Do đó, điều đầu tiên cần làm là lấy một trong hai lớp làm lớp quan tâm, tức là lớp tích cực. Trong cột đích, chúng ta cần chọn (tùy ý) một giá trị làm lớp dương.

Cách vẽ Ma trận nhầm lẫn trong r

Vẽ một cuốn sổ tay Python ma trận nhầm lẫn bằng cách sử dụng dữ liệu từ sàng lọc ung thư cổ tử cung Intel & Mobileodt · 53.577 lượt xem · 3y trước. 37. Sao chép và chỉnh sửa.

Hiểu ma trận nhầm lẫn trong R. Hướng dẫn này lấy tài liệu khóa học từ khóa học hộp công cụ học máy của Datacamp và cho phép bạn thực hành ma trận nhầm lẫn trong R. Nếu bạn muốn tham gia khóa học hộp công cụ máy học của chúng tôi, đây là liên kết.

Giá trị số hoặc ma trận cho tốc độ của lớp "dương" của dữ liệu. Khi dữ liệu có hai cấp độ, tỷ lệ lưu hành phải là một giá trị số duy nhất. Nếu không, nó phải là một vectơ của các giá trị số với các phần tử cho mỗi lớp.

Ma trận hỗn loạn ¶. Ma trận hỗn loạn. . Ví dụ về việc sử dụng ma trận nhầm lẫn để đánh giá chất lượng đầu ra của bộ phân loại trên tập dữ liệu IRIS. Các phần tử đường chéo biểu thị số lượng điểm mà nhãn dự đoán bằng với nhãn thực, trong khi các phần tử ngoài đường chéo là các điểm bị phân loại sai.

PlotConfusion (mục tiêu, đầu ra) biểu thị một ma trận nhầm lẫn cho các mục tiêu nhãn thực và dự đoán đầu ra nhãn. Chỉ định các nhãn là các vectơ phân loại hoặc ở dạng một-của N (một lần nóng).

Ma trận nhầm lẫn mặc định

Bình thường hóa {‘true Nếu không có, ma trận nhầm lẫn sẽ không được chuẩn hóa.

Một ma trận nhầm lẫn là một bản tóm tắt các kết quả dự đoán về vấn đề phân loại. Số lượng dự đoán chính xác và không chính xác được tóm tắt với các giá trị đếm và được chia nhỏ bởi mỗi lớp. Đây là chìa khóa cho ma trận nhầm lẫn. Ma trận nhầm lẫn cho thấy các cách mà mô hình phân loại của bạn.

Giả sử một mẫu gồm 27 động vật - 8 con mèo và 19 con mèo không, ma trận nhầm lẫn kết quả có thể trông giống như bảng dưới đây: với sklearn. Nếu bạn muốn duy trì cấu trúc của ma trận nhầm lẫn wikipedia, trước tiên hãy đi các giá trị dự đoán và sau đó là lớp thực tế.

Định dạng đặc tả cho các giá trị trong ma trận nhầm lẫn. Nếu không có, đặc tả định dạng là ‘D, hoặc‘ .2g, tùy theo thời gian ngắn hơn. CMAP str hoặc matplotlib colormap, mặc định = Hồi viridis, Colormap được công nhận bởi matplotlib.

Sản lượng rừng ngẫu nhiên theo mặc định đã hiển thị ma trận nhầm lẫn cho các giá trị dự đoán ở trên của dữ liệu tàu. Chúng tôi sẽ thảo luận thêm về kết quả của ma trận nhầm lẫn dưới đây. Bây giờ, hãy để sử dụng mô hình trên để dự đoán các lớp cho dữ liệu thử nghiệm.


Bạn có thể thích:

  • lỗi YouTube
  • Pip Cài đặt Python 3 Mac
  • Truy vấn JavaScript SQL với biến
  • cấu trúc bảng sao chép SQL
  • Thay đổi phần tử danh sách theo chỉ mục
  • Tiêu đề trang WordPress Hook
  • Sự khác biệt giữa diễn viên và chuyển đổi
  • SQL isnumeric
  • MySQL MySQLDump: Cơ sở dữ liệu sao lưu
  • Cách điều chỉnh độ phân giải của giao diện ký tự Linux