print(metrics.confusion_matrix(test_targets,test_pred,labels=[1,0])) 什么意思
时间: 2023-06-04 12:07:13 浏览: 55
?这是一个打印混淆矩阵的代码,用于评估分类模型的性能。混淆矩阵是一个二维矩阵,用于展示模型分类的正确性和错误性,其中行代表实际类别,列代表预测类别。具体来说,混淆矩阵分为四个部分:真正例(True Positive, TP)、假正例(False Positive, FP)、真反例(True Negative, TN)和假反例(False Negative, FN)四个部分。其中,真正例即模型正确地将正例预测为正例的数量,假正例即模型错误地将反例预测为正例的数量,真反例即模型正确地将反例预测为反例的数量,假反例即模型错误地将正例预测为反例的数量。在混淆矩阵中,行代表实际类别,列代表预测类别,矩阵对角线上的元素表示预测正确的样本数,非对角线元素表示预测错误的样本数。
相关问题
test_pred=rf_clf.predict(test_feats) print(metrics.confusion_matrix(test_targets,test_pred,labels=[1,0])) print('准确率:',metrics.accuracy_score(test_targets,test_pred)) 这代码啥意思
这是对机器学习模型进行测试的代码,其中rf_clf是使用随机森林算法训练得到的模型。test_feats和test_targets是测试数据,test_pred是模型对测试数据的预测结果。这段代码使用了混淆矩阵和准确率对模型进行性能评估,其中混淆矩阵可以用来查看模型预测结果的情况,准确率可以用来评估模型的预测准确程度。
print(metrics.confusion_matrix( ))
这是一个Python代码片段,用于计算混淆矩阵并打印其结果。混淆矩阵是一个二维矩阵,用于展示分类器的性能。它显示了分类器将样本分为真正例、假正例、真反例和假反例的数量。具体实现需要填写一个参数,即分类器的预测结果和真实标签结果。示例代码如下:
```
print(metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred))
```
其中,y_true 是真实的标签值,y_pred 是分类器预测的标签值。将这两个参数传递给 metrics.confusion_matrix() 函数,即可计算出混淆矩阵并打印其结果。需要注意的是,y_true 和 y_pred 的长度必须相等,且对应位置的值必须表示同一个样本的标签值。
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