多类混淆矩阵计算 recall
时间: 2023-08-09 10:00:16 浏览: 80
多类混淆矩阵是用于评估多类分类模型性能的一种常用工具。在混淆矩阵中,每一行表示真实类别,每一列表示预测类别。
Recall(召回率)是多类混淆矩阵中的一个重要指标,用于评估模型对于某一类别的识别能力。Recall即为某一类别的真实样本被正确识别为该类别的比例。
计算recall的方法如下:
首先,我们需要定位到混淆矩阵中某一类别所在的行。
然后,找到该行中对应的元素,即该类别的真正例(True Positive, TP)、假反例(False Negative, FN)。
Recall可以通过以下公式计算:
Recall = TP / (TP + FN)
其中,TP代表该类别的真实样本被正确识别为该类别的数量,FN代表该类别的真实样本被错误识别为其他类别的数量。
以一个示例来说明,假设我们有一个3类的混淆矩阵如下:
类别A 类别B 类别C
真实类别A 10 2 3
真实类别B 1 8 4
真实类别C 2 5 9
我们想要计算类别B的Recall。我们首先找到混淆矩阵中第二行对应的类别,然后在该行中找到对应的元素。类别B的TP为8(即第二行第二列的元素),FN为5(即第二行第一列和第二列的元素的和)。
根据公式,我们可以计算类别B的Recall为:
Recall_B = 8 / (8 + 5) = 8 / 13 ≈ 0.615
因此,在该示例中,类别B的Recall为约为0.615。
相关问题
怎么用混淆矩阵计算recall
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它将模型的预测结果与真实标签进行比较,并将结果分为四个不同的类别: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)。在混淆矩阵中,行表示真实标签,列表示预测结果。
以二分类问题为例,混淆矩阵如下所示:
预测为正例 预测为反例
真实为正例 TP FN
真实为反例 FP TN
在计算recall时,我们关注的是模型对正例的识别能力。recall也被称为召回率或灵敏度,它表示模型正确识别出的正例样本占所有真实正例样本的比例。
recall的计算公式为:recall = TP / (TP + FN)
其中,TP表示真正例的数量,FN表示假反例的数量。
分类混淆矩阵中auc recall
分类混淆矩阵中,并不包含AUC和Recall这两个指标。混淆矩阵主要用于评估分类模型的性能,通过统计分类模型归错类和归对类的观测值个数,将结果展示在一个表中。混淆矩阵主要包括以下几个指标:
1. 真正例(True Positive, TP):模型正确地将正例分类为正例的个数。
2. 假正例(False Positive, FP):模型错误地将负例分类为正例的个数。
3. 假反例(False Negative, FN):模型错误地将正例分类为负例的个数。
4. 真反例(True Negative, TN):模型正确地将负例分类为负例的个数。
通过这些指标,我们可以计算出其他一些评估指标,比如准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)等。但是AUC(Area Under the Curve)并不是混淆矩阵中的指标,它是用来评估二分类模型的性能的一个指标,表示ROC曲线下的面积。而Recall是指分类模型正确地识别出所有正例的能力,也被称为灵敏度或真正例率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [混淆矩阵、auc、roc](https://blog.csdn.net/fuge92/article/details/93745705)[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* [混淆矩阵、ROC、AUC 学习记录](https://blog.csdn.net/weixin_44912030/article/details/127291953)[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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