1)将定义一个“混淆矩阵:横向为预测值(0,1),纵向为实际值(0,1)”,存储所有的正确预测和错误预测 from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(y_verify, y_pred)

时间: 2024-03-15 15:47:26 浏览: 21
这段代码使用了 scikit-learn(sklearn)中的 confusion_matrix 函数,用于计算混淆矩阵。混淆矩阵是一种用于衡量分类模型性能的方法,它将模型的预测结果与真实标签进行比对,并将预测结果分为四类:真正例(True Positive,TP)、假反例(False Negative,FN)、假正例(False Positive,FP)和真反例(True Negative,TN)。其中,TP 表示模型预测为正例且实际为正例的样本数,FN 表示模型预测为负例且实际为正例的样本数,FP 表示模型预测为正例且实际为负例的样本数,TN 表示模型预测为负例且实际为负例的样本数。横向为预测值(0,1),纵向为实际值(0,1)。 示例代码如下: ``` from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(y_verify, y_pred) print("混淆矩阵为:\n", cm) ``` 其中 y_verify 是验证集的真实标签,y_pred 是模型在验证集上的预测结果。输出结果为混淆矩阵。
相关问题

将定义一个“混淆矩阵:横向为预测值(0,1),纵向为实际值(0,1)”,存储所有的正确预测和错误预测 from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(y_verify, y_pred) %E5%9B%BE%E7%89%871.png2)输出模型的平均准确率

可以使用 sklearn.metrics 中的 accuracy_score 函数计算模型的平均准确率,示例代码如下: ``` from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(y_verify, y_pred) print("模型的平均准确率为:", accuracy) ``` 其中 y_verify 是验证集的真实标签,y_pred 是模型在验证集上的预测结果。输出结果为模型的平均准确率。

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