คำถามติดแท็ก confusion-matrix

ในบล็อก Keras เกี่ยวกับการฝึกอบรมทำให้มั่นใจตั้งแต่เริ่มต้นรหัสจะแสดงเฉพาะเครือข่ายที่ทำงานกับข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง แล้วข้อมูลทดสอบล่ะ ข้อมูลการตรวจสอบเป็นเช่นเดียวกับข้อมูลทดสอบ (ฉันคิดว่าไม่) หากมีโฟลเดอร์ทดสอบแยกต่างหากในบรรทัดที่คล้ายกันเป็นโฟลเดอร์รถไฟและการตรวจสอบความถูกต้องเราจะได้รับเมทริกซ์ความสับสนสำหรับข้อมูลการทดสอบอย่างไร ฉันรู้ว่าเราต้องใช้ scikit learn หรือชุดอื่น ๆ เพื่อทำสิ่งนี้ แต่ฉันจะทำบางสิ่งให้สอดคล้องกับความน่าจะเป็นที่ชาญฉลาดของชั้นเรียนสำหรับข้อมูลการทดสอบ ฉันหวังว่าจะใช้สิ่งนี้กับเมทริกซ์ความสับสน

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

ปิด คำถามนี้จะต้องมีมากขึ้นมุ่งเน้น ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้มุ่งเน้นที่ปัญหาเดียวโดยแก้ไขโพสต์นี้ ปิดให้บริการใน5 ปีที่ผ่านมา ดูเหมือนว่าภาษาส่วนใหญ่จะมีห้องสมุดคำนวณทางวิทยาศาสตร์จำนวนหนึ่ง Python มี Scipy Rust มี SciRust C++มีหลายอย่างรวมถึงViennaCLและArmadillo JavaมีJava NumericsและColtเช่นเดียวกับหลาย ๆ ไม่ต้องพูดถึงภาษาที่ชอบRและJuliaออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ด้วยตัวเลือกมากมายคุณจะเลือกภาษาที่ดีที่สุดสำหรับงานอย่างไร นอกจากนี้ภาษาใดที่จะเป็นคนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด? PythonและRดูเหมือนว่าจะมีแรงฉุดที่สุดในอวกาศ แต่ภาษาที่รวบรวมได้ดูเหมือนจะเป็นทางเลือกที่ดีกว่า และจะมีอะไรดีกว่านี้Fortranไหม ภาษาที่คอมไพล์ด้วยนอกจากนี้มักจะมีการเร่งความเร็วของ GPU ในขณะที่ตีความภาษาเช่นRและPythonไม่ ฉันควรคำนึงถึงอะไรเมื่อเลือกภาษาและภาษาใดให้ความสมดุลของยูทิลิตี้และประสิทธิภาพที่ดีที่สุด มีภาษาใดบ้างที่มีทรัพยากรการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญที่ฉันพลาดไป

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

ฉันเพิ่งเผยแพร่ชุดข้อมูล ( ลิงก์ ) ที่มี 369 คลาส ฉันทำการทดลองสองสามครั้งเพื่อให้พวกเขารู้สึกว่างานการจัดหมวดหมู่นั้นยากเพียงใด โดยปกติแล้วฉันชอบมันถ้ามีเมทริกซ์ความสับสนเพื่อดูชนิดของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม369×369369×369369 \times 369 เมทริกซ์นั้นใช้ไม่ได้ มีวิธีให้ข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับเมทริกซ์ความสับสนใหญ่หรือไม่? ตัวอย่างเช่นโดยทั่วไปจะมี 0 จำนวนมากซึ่งไม่น่าสนใจ เป็นไปได้ไหมที่จะจัดเรียงคลาสเพื่อให้รายการที่ไม่เป็นศูนย์ส่วนใหญ่อยู่ในแนวทแยงมุมเพื่ออนุญาตให้แสดงเมทริกซ์หลายตัวซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเมทริกซ์ความสับสนแบบสมบูรณ์? นี่คือตัวอย่างสำหรับเมทริกซ์ความสับสนใหญ่ ตัวอย่างในป่า รูปที่ 6 ของEMNISTดูดี: มันง่ายที่จะดูว่ามีหลายกรณี อย่างไรก็ตามเหล่านั้นเป็นเพียง262626ชั้นเรียน หากมีการใช้ทั้งหน้าแทนที่จะเป็นเพียงคอลัมน์เดียวอาจเป็น 3 เท่าได้ แต่นั่นจะยังคงเป็นเพียงเท่านั้น3⋅26=783⋅26=783 \cdot 26 = 78ชั้นเรียน ไม่ได้ใกล้เคียงกับ 369 คลาสของ HASY หรือ 1,000 ImageNet ดูสิ่งนี้ด้วย คำถามที่คล้ายกันของฉันในCS.stackexchange

9 visualization  confusion-matrix