多分类的每个类别计算混淆矩阵
时间: 2023-11-08 20:04:08 浏览: 40
计算多分类问题中每个类别的混淆矩阵需要针对每个类别进行计算。混淆矩阵是一个N×N的矩阵,其中N是类别的数量。每一行代表实际类别,每一列代表预测类别。矩阵的每个元素表示实际类别与预测类别的样本数量。
为了计算每个类别的混淆矩阵,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确定类别的数量N。
2. 创建一个N×N的零矩阵,作为初始的混淆矩阵。
3. 对于每个样本,将实际类别与预测类别对应的矩阵元素加1。
4. 重复步骤3,直到遍历完所有的样本。
5. 最后,得到的矩阵就是每个类别的混淆矩阵。
混淆矩阵可以用来计算多个评估指标,如准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)和特异度(specificity)。其中,准确率可以根据所有类别来进行计算,而精确率、召回率和特异度需要针对每个类别进行计算。
希望这个回答对您有帮助。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [分类模型计算混淆矩阵](https://blog.csdn.net/weixin_44878336/article/details/124868693)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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