二分类的混淆矩阵实例
时间: 2023-11-26 11:45:48 浏览: 36
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。
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MATLAB基于知识库的手写体数字识别可以采用混淆矩阵进行测试。混淆矩阵是一个方阵,其行列表示分类器预测的类别,而矩阵的每个元素则表示分类器将一个实例归类成某个类别的次数。在手写体数字识别的应用中,混淆矩阵可以用来评估分类器的性能,以及帮助我们理解分类器对于不同数字的识别能力。
下面是一个基于知识库的手写体数字识别的混淆矩阵示例:
```
1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
--------------------------------------------------
1| 95 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2| 0 95 0 0 0 0 0 0 0 0
3| 0 0 94 0 0 0 0 0 1 0
4| 0 0 0 94 0 0 0 0 0 1
5| 0 0 0 0 91 0 0 0 0 4
6| 0 0 0 0 0 94 1 0 1 0
7| 0 0 0 0 0 0 95 0 0 0
8| 0 0 0 0 0 1 0 93 1 0
9| 0 0 0 0 0 0 0 0 94 1
0| 0 0 0 0 1 0 0 0 0 94
```
在这个混淆矩阵中,每一行代表一个实际数字的类别,每一列代表一个预测数字的类别。例如,第一行第一列的元素表示有95个实际数字1的样本被预测为数字1,而第五行第十列的元素表示有4个实际数字5的样本被预测为数字0。
通过混淆矩阵我们可以计算出分类器的准确率、召回率和F1-score等指标,从而更全面地评估分类器的性能。例如,对于一个二分类问题,我们可以使用如下公式计算准确率、召回率和F1-score:
```
准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
召回率 = TP / (TP + FN)
F1-score = 2 * (准确率 * 召回率) / (准确率 + 召回率)
```
其中TP、TN、FP和FN分别代表真正例、真负例、假正例和假负例的数量。在手写体数字识别的应用中,我们可以将每个数字视为一个类别,然后针对每个类别计算出准确率、召回率和F1-score等指标,从而更全面地评估分类器的性能。
找一个神经网络二分类视频
以下是一个神经网络二分类视频的链接:
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该视频介绍了神经网络二分类的基本概念和实现,包括数据预处理、模型构建、训练和评估等方面。视频以实例为基础,逐步演示了如何使用Python和Keras库构建和训练一个神经网络模型,用于对MNIST手写数字数据集进行二分类。视频中还介绍了常见的神经网络优化算法和常见的评估指标,以及如何使用混淆矩阵评估模型性能等内容。整个视频通俗易懂,适合初学者学习。