本篇文章给大家谈谈python机器学习混淆矩阵，以及混淆矩阵precision recall对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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[翻译]处理样本不均衡的8个方法
(1)欠***样：在少量样本数量不影响模型训练的情况下，可以通过对多数样本欠***样，实现少数样本和多数样本的均衡。 (2)过***样：在少量样本数量不支撑模型训练的情况下，可以通过对少量样本过***样，实现少数样本和多数样本的均衡。
样本不均衡解决方法 基本上，在学习任务有些难度的前提下，不均衡解决方法可以归结为：通过某种方法使得不同类别的样本对于模型学习中的Loss(或梯度)贡献是比较均衡的。以消除模型对不同类别的偏向性，学习到更为本质的特征。
在这种情况下，可以***用一些技巧，如***样策略、类别权重调整等来处理样本不平衡问题。特征选择和处理：选取合适的特征对监督学习的性能至关重要。需要注意特征的相关性、重要性和可解释性。
大 样本不均衡会导致：对比例大的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这样就会大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准确率）很高，但auc很低。
机器学习除了准确率,召回率,roc,还有没有其他的评价指标
1、在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc 也有 99% 以上，没有意义。
2、机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ，常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。
3、如癌症产生的概率时0.1%，那如果不用任何机器学习的算法，只要系统将所有人都预测为健康，那么即可达到99%的准确率。这显然是不科学的。
4、接下来，我们就来了解模型性能的各类评价指标。 模型性能指标 正确率(Accuracy) 正确率(Accuracy)：也即准确率，识别对了的正例(TP)与负例(TN)占总识别样本的比例。
python3.5做分类时,混淆矩阵加在哪一步
1、输入 从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。拆分成训练集和测试集，这里不多讲，在上一篇博客中谈到用StratifiedKFold()函数即可。在训练集中有data和target开始。
2、相对于其他卫星数据，比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察，用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据，但要支付编程费。
3、（4）Accuracy （5）ROC （6）AUC ps：不建议翻译成中文，尤其是Precision和Accuracy，容易引起歧义。混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。
4、执行测试代码：运行 Fast R-CNN 或 Faster R-CNN 的测试代码，对测试集中的图像进行遍历，记录所有的预测结果和真实标签。
5、首先要介绍一下混淆矩阵(confusion matrix)，给定一个模型的预测标签时，它可以被用来快速计算精度和召回率。二分类的混淆矩阵总共包含四个不同的结果：真正例(TP)、***正例(FP)、真反例(TN)，以及***反例(FN)。
6、下一步，看看所有特征之间的相关性。 但在这样做之前需要对非数字目标特征进行编码。 可以使用 scikit-learn 的 OrdinalEncoder 来执行此操作，但这可能会破坏年龄特征中的正确顺序。 因此在这里手动进行映射。
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