混淆矩阵如何计算准确率

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。混淆矩阵是一个二维矩阵，用于比较分类模型的预测值与真实标签值之间的差异。

混淆矩阵可以分为四个部分：

- 真正例（True Positive, TP）：模型预测为正例，并且实际为正例。
- 假正例（False Positive, FP）：模型预测为正例，但实际为负例。
- 假反例（False Negative, FN）：模型预测为负例，但实际为正例。
- 真反例（True Negative, TN）：模型预测为负例，并且实际为负例。

准确率（Accuracy）是指模型正确分类的样本数与总样本数之比。可以通过混淆矩阵计算公式得到：

准确率 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

其中，TP表示真正例，FP表示假正例，TN表示真反例，FN表示假反例。

相关问题

混淆矩阵计算准确率代码

混淆矩阵的计算准确率的代码可以使用MATLAB中的函数来实现。下面是一个示例代码：

function accuracy = calculateAccuracy(confusionMatrix)
    % 计算混淆矩阵的准确率
    % confusionMatrix: 混淆矩阵
    % 返回准确率
    
    % 计算正确分类的总数
    correct = sum(diag(confusionMatrix));
    
    % 计算样本总数
    total = sum(confusionMatrix(:));
    
    % 计算准确率
    accuracy = correct / total;
end

在使用这个代码时，你需要提供一个混淆矩阵作为输入，然后调用`calculateAccuracy`函数即可计算准确率。

混淆矩阵计算准确率代码python

混淆矩阵计算准确率的Python代码如下所示：

def calculate_accuracy(confusion_matrix):
    correct_predictions = sum(confusion_matrix[i][i] for i in range(len(confusion_matrix)))
    total_predictions = sum(sum(row) for row in confusion_matrix)
    accuracy = correct_predictions / total_predictions
    return accuracy

# 示例混淆矩阵
confusion_matrix = [
    [10, 2, 4],
    [3, 15, 2],
    [1, 4, 12]
]

# 调用函数计算准确率
accuracy = calculate_accuracy(confusion_matrix)
print("准确率: {:.2f}%".format(accuracy * 100))