猴痘病毒识别深度学习模型预测结果可视化图进行分析
时间: 2023-08-13 14:06:10 浏览: 271
深度学习-猴痘病识别数据集
对于猴痘病毒识别深度学习模型的预测结果可视化,可以使用混淆矩阵(Confusion Matrix)进行分析。混淆矩阵是一个表格,将预测结果和真实结果按照不同的类别进行分类,可以计算出预测结果的准确率、召回率和 F1 值等评价指标,以此来评估模型的性能。
同时,可以使用 ROC 曲线和 AUC 值来评估模型的性能。ROC 曲线是一种二分类模型的性能度量,可以通过调整分类阈值来改变分类的准确率和召回率,而 AUC 值则是 ROC 曲线下面积的大小,一般来说,AUC 值越大,模型的性能越好。
除此之外,还可以对模型的错误分类样本进行可视化,通过观察错误分类的样本,分析模型出现的错误原因,以此来改进模型。
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