举一个实例关于公司违不违规,对样本进行分类,输出混淆矩阵
时间: 2023-03-14 09:08:46 浏览: 51
一个典型的例子是,当您试图识别一家公司是否违反法律规定时,可以收集有关这家公司的财务数据,并使用机器学习技术对样本进行分类,输出混淆矩阵。混淆矩阵是一个表格,其中包含了真实标签和预测标签之间的准确性和误差率。通过分析混淆矩阵,可以了解机器学习模型在此任务上的表现。
相关问题
二分类的混淆矩阵实例
二分类的混淆矩阵实例如下所示:
| 真实情况\预测结果 | 正类 | 负类 |
| :----------------: | :--: | :--: |
| 正类 | TP | FN |
| 负类 | FP | TN |
其中,TP表示真正例(True Positive),即实际为正例且被预测为正例的样本数;FN表示假负例(False Negative),即实际为正例但被预测为负例的样本数;FP表示假正例(False Positive),即实际为负例但被预测为正例的样本数;TN表示真负例(True Negative),即实际为负例且被预测为负例的样本数。
用MATLAB举一个现实生活中利用线性分类器进行分类的实例
线性分类器是一种常见的分类算法,它可以应用于很多现实生活中的问题。以下是一个使用MATLAB实现线性分类器的实例:
假设你想用线性分类器来区分两个不同的汽车型号,它们的特征向量由车长和车宽组成。你可以使用MATLAB中的Classification Learner App来训练一个线性分类器,具体步骤如下:
1. 打开MATLAB并打开Classification Learner App。
2. 导入数据集,其中包含每个样本的特征和相应的标签(即汽车的型号)。
3. 在“分类器”选项卡中选择“线性分类器”。
4. 点击“训练”按钮,Classification Learner App将自动训练一个线性分类器。
5. 在“预测”选项卡中输入新的特征向量(即车长和车宽),Classification Learner App将使用训练好的线性分类器对其进行分类。
这只是一个简单的例子,但线性分类器可以应用于很多其他现实生活中的问题,如电子邮件垃圾邮件分类、医学诊断等。