三分类混淆矩阵输出tn, fp, fn, tp python

可以使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix函数来输出三分类混淆矩阵中的tn, fp, fn, tp。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 1, 2]

tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2]).ravel()

print("tn =", tn)
print("fp =", fp)
print("fn =", fn)
print("tp =", tp)

其中，y_true代表真实标签，y_pred代表模型预测标签。labels参数用于指定分类标签，ravel()函数用于将混淆矩阵展平成一维数组，并将其元素按照顺序赋值给tn, fp, fn, tp四个变量。

相关问题

python 用confusion_matrix 输出tn fp fn tp

可以使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix函数来输出tn, fp, fn, tp。

示例代码如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]

tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()

print('True Negative (TN):', tn)
print('False Positive (FP):', fp)
print('False Negative (FN):', fn)
print('True Positive (TP):', tp)

输出结果：

True Negative (TN): 2
False Positive (FP): 1
False Negative (FN): 2
True Positive (TP): 3

其中，y_true和y_pred分别是真实标签和预测标签，ravel()函数将输出的混淆矩阵展平为一维数组，然后用四个变量分别接收tn, fp, fn, tp。最后输出这四个变量即可。

混淆矩阵tp fp fn tn

混矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具，它用于描述分类任务中的真阳性(TP)，假阳性(FP)，假阴性(FN)和真阴性(TN)的情况。

在Python中，可以使用以下代码来计算混淆矩阵的四个元素：TP、FP、TN、FN。

# 输入TP，TN，FP，FN
TP = int(input("请输入TP："))
TN = int(input("请输入TN："))
FP = int(input("请输入FP："))
FN = int(input("请输入FN："))

# 输出混淆矩阵
confusion_matrix = [[TP, FP], [FN, TN]]
print("混淆矩阵：", confusion_matrix)

其中，TP表示真阳性，即被正确地划分为正例的样本数；FP表示假阳性，即被错误地划分为正例的样本数；FN表示假阴性，即被错误地划分为负例的样本数；TN表示真阴性，即被正确地划分为负例的样本数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [输入TP，TN，FP和FN，然后输出混淆矩阵和评价指标的Python代码](https://download.csdn.net/download/weixin_46163097/87666583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【模型评估】混淆矩阵（confusion_matrix）之 TP、FP、TN、FN；敏感度、特异度、准确率、精确率](https://blog.csdn.net/wsLJQian/article/details/131001328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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