Confusion Matrix—KNN结果: A 139 81 41 54 B 98 91 80 33 C 57 68 174 47 D 97 37 27 209是什么意思
时间: 2024-03-28 10:36:43 浏览: 13
这是一个KNN模型的混淆矩阵,用于评估模型的分类性能。该混淆矩阵是一个4x4的矩阵,表示模型的预测结果与真实标签之间的对应关系。其中,矩阵的列对应于真实标签,行对应于模型的预测结果。具体来说,矩阵中的每个元素表示模型将一个真实标签分为某个预测结果的数量。例如,矩阵中第一行第一列的元素 "A 139" 表示模型将真实标签为A的样本预测为A的数量为139,第一行第二列的元素 "81" 表示模型将真实标签为A的样本预测为B的数量为81,以此类推。可以通过该混淆矩阵计算出模型的分类准确率、精确率、召回率等性能指标。
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Confusion_matrix<-table(result$type,result$a_type)是什么意思
这段代码是在 R 语言中计算分类模型的混淆矩阵(confusion matrix),其中`result$type`是模型预测的分类结果,`result$a_type`是实际的分类结果。`table(result$type,result$a_type)`将这两个变量作为参数,返回一个二维的表格,展示了模型分类的结果与实际分类结果之间的交叉情况。混淆矩阵的行表示实际分类结果,列表示模型预测的分类结果,每个单元格中的数字表示实际分类为行对应的类别,模型预测为列对应的类别的样本数量。通过混淆矩阵可以直观地了解模型的分类效果,从而评估模型的准确性和可靠性。
confusion matrix of KNN画图举例
下面是一个KNN算法的混淆矩阵的例子,以及如何用Python的Matplotlib库绘制混淆矩阵。
假设我们使用KNN算法对一组数据进行分类,其中正样本有70个,负样本有30个。我们将数据集分为训练集和测试集,其中测试集共有20个样本。KNN算法将测试集中的样本分为正样本或负样本,我们可以使用混淆矩阵来评估算法的性能。
| | 预测为正样本 | 预测为负样本 |
| --- | --- | --- |
| 实际为正样本 | 15 | 5 |
| 实际为负样本 | 2 | 8 |
上表是KNN算法的混淆矩阵,其中15个正样本被正确预测,5个正样本被错误预测为负样本,2个负样本被错误预测为正样本,8个负样本被正确预测。我们可以使用混淆矩阵来计算算法的准确率、召回率、F1值等指标。
接下来,我们可以使用Python的Matplotlib库来绘制混淆矩阵。下面是一个示例代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 设置混淆矩阵
confusion_matrix = np.array([[15, 5], [2, 8]])
# 绘制混淆矩阵
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(confusion_matrix, cmap=plt.cm.Blues)
# 添加标题和轴标签
ax.set_title('Confusion Matrix of KNN')
ax.set_xlabel('Predicted Labels')
ax.set_ylabel('True Labels')
# 添加刻度标签
tick_marks = np.arange(len(['Positive', 'Negative']))
ax.set_xticks(tick_marks)
ax.set_xticklabels(['Positive', 'Negative'])
ax.set_yticks(tick_marks)
ax.set_yticklabels(['Positive', 'Negative'])
# 添加文本标签
thresh = confusion_matrix.max() / 2.
for i, j in ((i, j) for i in range(2) for j in range(2)):
ax.text(j, i, confusion_matrix[i, j],
ha="center", va="center", color="white" if confusion_matrix[i, j] > thresh else "black")
# 显示图像
plt.show()
```
运行以上代码,我们将得到一个类似于下面的混淆矩阵图:
![KNN Confusion Matrix](https://i.imgur.com/5jYkGjJ.png)
该图使用蓝色的色阶表示混淆矩阵中的值,深色表示更高的值。我们可以看到,正确预测的正样本和负样本都比错误预测的多,KNN算法的性能较好。