나는 RNN 내 주요 코드 여기에 RNN를 사용하여 다중 클래스 분류를 가지고 : 클래스의 각 def RNN(x, weights, biases):
x = tf.unstack(x, input_size, 1)
lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(num_unit, forget_bias=1.0, state_is_tuple=Tru
바이너리 예/아니오 클래스 응답이있는 데이터가 있습니다. RF 모델을 실행하기 위해 다음 코드를 사용합니다. 나는 혼란 행렬 결과를 얻는데 문제가있다. dataR <- read_excel("*:/*.xlsx")
Train <- createDataPartition(dataR$Class, p=0.7, list=FALSE)
training <- dataR[
다음과 같이 3 개의 2 변량 가우스 밀도로부터 무작위 데이터 포인트를 생성했습니다. set1 <- rmvnorm(n = 100, mean = c(0, 1.5), sigma = matrix(c(1,.2,.2,3.2),nrow=2))
나는 임의의 데이터 포인트 셋을 생성 했으므로 혼돈 매트릭스를 계산해야합니다. 추천을 생성하는 방법을 찾을 수 없습니다.
혼돈 행렬의 결과를 for 루프에 저장하려고합니다. 지금 루프는 각 반복마다 분석 결과를 인쇄합니다. for(i in 1:50){
train.cpg.t2 <- sample(nrow(cpg.updated.2), 2/3 * nrow(cpg.updated.2))
cpg.train.t2 <- cpg.updated.2[train.cpg.t2, ]
cpg.tes
내가 뭘하려고하면, 어떤 종류의 텍스트 파일 (아마 HTML이 가장 잘 보인다)에 혼란 행렬을 저장하고있다. csv 파일에서 데이터를 가져 와서 배열에 추가 한 다음 혼란 행렬을 만들어야합니다. 코드 : Predicted class1 class2 class3 class4 classX
Actual
class1 5 6 0 4 5
class2
tn, fp, fn, tp 및 대부분의 시간을 완벽하게 추출하기 위해 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_actual, y_predict)을 사용하고 있습니다. from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_actual, y_predict = [1,1,1,1], [0,0,0,0]
tn,
순진한 베이즈 파이썬 코드에서 혼란 매트릭스를 추가하는 방법을 물어보고 싶습니다. 나는 naive bayes 코드를 가지고 있습니다. naive bayes for iris data 혼란 행렬을 추가하려면 약간의 변경이 필요합니다. 혼란 행렬에 대한 코드를 구분했는데이 코드를 어디에 넣어야할지 모르겠다. 무엇을 대체해야할지 모르겠다 ??? 무엇으로. y_ac
matlab에 혼란 행렬을 만들고 싶습니다. 이를 위해서는 예를 들어 진정한 긍정과 참된 네거티브를 계산해야합니다. 이렇게하려면 각 벡터 요소별로 한 벡터의 참 값과 다른 벡터의 참 값을 비교해야합니다. 둘 다 같은 인덱스에서 참 값과 같으면 참 긍정을 증가시킬 수 있습니다. 진정한 음화를 계산하기 위해 음수 값에 대해서도 동일한 작업을 수행 할 수 있습니
나는 tensorflow에서 다루려고하는 이진 분류 문제가 있습니다. 나는 간단한 멀티 레이어 퍼셉트론을 사용하고있다. 나는 혼란스런 매트릭스를 이해하려고 노력하고있다. 샘플 출력은 다음과 같습니다. Epoch: 0001 cost=882.103631592
Epoch: 0002 cost=496.739675903
Epoch: 0003 cost=403.711