Confusion Matrix: [[1183 21 3 0] [ 14 437 20 0] [ 7 20 495 6] [ 0 0 12 304]]这个混淆矩阵如何评价
时间: 2024-05-17 10:15:47 浏览: 59
混淆矩阵是评价分类模型性能的重要指标之一,通过混淆矩阵可以直观地查看模型的分类效果。
针对该混淆矩阵,可以进行以下评价:
1. 准确率(Accuracy):指所有分类正确的样本数占总样本数的比例,即分类正确的样本数除以总样本数。本混淆矩阵的准确率为(1183+437+495+304)/(1183+21+3+14+437+20+3+495+6+12+304)=0.9677。
2. 精确率(Precision):指分类正确的正样本数占分类器预测为正样本的样本数的比例,即TP/(TP+FP)。本混淆矩阵中,第一类的精确率为1183/(1183+14+7+0)=0.9882,第二类的精确率为437/(21+437+20+0)=0.9176,第三类的精确率为495/(3+20+495+12)=0.9403,第四类的精确率为304/(0+0+6+304)=1.0000。
3. 召回率(Recall):指分类正确的正样本数占所有正样本数的比例,即TP/(TP+FN)。本混淆矩阵中,第一类的召回率为1183/(1183+21+3+0)=0.9788,第二类的召回率为437/(14+437+20+0)=0.9124,第三类的召回率为495/(7+20+495+0)=0.9444,第四类的召回率为304/(0+0+12+304)=0.9620。
4. F1值(F1-score):综合考虑精确率和召回率的指标,是精确率和召回率的调和平均数,即2*Precision*Recall/(Precision+Recall)。本混淆矩阵中,第一类的F1值为2*0.9882*0.9788/(0.9882+0.9788)=0.9835,第二类的F1值为2*0.9176*0.9124/(0.9176+0.9124)=0.9150,第三类的F1值为2*0.9403*0.9444/(0.9403+0.9444)=0.9424,第四类的F1值为2*1.0000*0.9620/(1.0000+0.9620)=0.9806。
综上所述,该混淆矩阵所代表的分类模型的准确率较高,但第二类的分类效果稍低于其他类别,需要进一步优化模型。
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