confusion_matrix有哪些参数
时间: 2023-03-28 17:01:11 浏览: 107
confusion_matrix函数有两个必需的参数:y_true和y_pred,分别表示真实标签和预测标签。另外,还有两个可选参数:labels和normalize。labels参数用于指定标签的顺序,normalize参数用于指定是否对混淆矩阵进行归一化处理。
相关问题
plot_confusion_matrix有哪些参数
plot_confusion_matrix是一个用于绘制混淆矩阵的函数,它的参数包括:
- estimator:待评估的分类器或预测器对象;
- X:输入的特征矩阵或数据集对象;
- y_true:真实的分类标签或目标变量值;
- labels:类别标签的列表或None;
- sample_weight:样本权重的列表或None;
- normalize:是否对混淆矩阵进行归一化,默认为False;
- display_labels:显示在矩阵中的标签,如果为None,则使用labels参数;
- include_values:是否在矩阵中显示数值;
- xticks_rotation:x轴刻度的旋转角度;
- values_format:在矩阵中显示数值的格式;
- cmap:颜色映射表。
matlab confusion_matrix函数的参数有什么
MATLAB中confusion_matrix函数用于计算混淆矩阵,它的参数包括:
1. 实际标签:一个n元素的向量或n行1列的矩阵,表示样本的真实标签
2. 预测标签:一个n元素的向量或n行1列的矩阵,表示模型预测的标签
3. 标签类别:一个k元素的向量或k行1列的矩阵,表示所有标签的可能取值,其中k为标签类别的数量
例如,若实际标签为[1;2;3;1;2;3],预测标签为[1;3;3;1;2;1],标签类别为[1;2;3],则可以使用以下代码计算混淆矩阵:
```matlab
actual_labels = [1;2;3;1;2;3];
predicted_labels = [1;3;3;1;2;1];
label_categories = [1;2;3];
confusion_matrix = confusionmat(actual_labels, predicted_labels, 'order', label_categories);
```
其中,'order'参数用于指定标签类别的顺序。如果省略,则默认以标签出现的顺序作为类别顺序。