用confusion_matrix 计算灵敏度
时间: 2024-05-19 22:14:08 浏览: 13
灵敏度(Sensitivity)也称为真阳性率(True Positive Rate,TPR),是指在所有实际为正例的样本中,被正确预测为正例的比例。灵敏度的计算公式为:
Sensitivity = TP / (TP + FN)
其中,TP表示真正例(True Positive),即实际为正例且被预测为正例的样本数量;FN表示假反例(False Negative),即实际为正例但被预测为负例的样本数量。
使用混淆矩阵(Confusion Matrix)可以方便地计算灵敏度。混淆矩阵是一种常用的分类性能评估工具,它将分类结果按实际类别分成四类,分别为真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)和假反例(FN)。
下面是一个混淆矩阵的示例:
| | 预测为正例 | 预测为负例 |
| ------- | ---------- | ---------- |
| 实际为正例 | TP | FN |
| 实际为负例 | FP | TN |
根据混淆矩阵,可以计算出灵敏度的值。例如,在上述混淆矩阵中,灵敏度的计算公式为:
Sensitivity = TP / (TP + FN)
假设TP=80,FN=20,则有:
Sensitivity = 80 / (80 + 20) = 0.8
因此,该分类器的灵敏度为0.8,即在所有实际为正例的样本中,有80%被正确预测为正例。
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Sensitivity = TP / (TP + FN)
Specificity = TN / (TN + FP)
例如,假设有以下混淆矩阵:
```
[[50, 10],
[5, 35]]
```
其中50表示真阳性(TP),10表示假阴性(FN),5表示假阳性(FP),35表示真阴性(TN)。
则灵敏度为:
Sensitivity = 50 / (50 + 10) = 0.83
特异性为:
Specificity = 35 / (35 + 5) = 0.88
cross_val_score怎么计算灵敏度Sn
cross_val_score函数是用来评估模型性能的,它返回的是模型在交叉验证数据集上的评分。它并不计算灵敏度Sn,因此无法直接得到Sn的值。
要计算灵敏度Sn,需要在交叉验证过程中手动计算。可以在每一次交叉验证中,将测试集的真实标签和模型预测的标签作为输入,计算出Sn的值。然后将每次交叉验证得到的Sn值求平均,作为模型的最终Sn值。
以下是一个示例代码,演示如何在交叉验证过程中计算Sn值:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
def calculate_sensitivity(y_true, y_pred):
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()
return tp / (tp + fn)
# 假设数据集已经被划分为X和y两部分
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression()
sensitivities = []
for train_index, test_index in kf.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
sensitivity = calculate_sensitivity(y_test, y_pred)
sensitivities.append(sensitivity)
print("Mean sensitivity:", np.mean(sensitivities))
```
这里使用了混淆矩阵来计算灵敏度Sn,其中tp表示真正例数,fn表示假反例数。计算公式为:Sn = tp / (tp + fn)。在交叉验证过程中,每一次计算都可以得到一个Sn值,最终取平均值作为模型的Sn值。
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