软件缺陷数据集CM1的相关性能指标
时间: 2024-06-16 21:05:12 浏览: 13
CM1是一个常用的软件缺陷数据集,用于评估和研究软件缺陷预测模型的性能。以下是CM1数据集的一些相关性能指标:
1. 准确率(Accuracy):准确率是指模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例。在软件缺陷预测中,准确率可以衡量模型对正负样本的分类准确程度。
2. 精确率(Precision):精确率是指模型预测为正样本中实际为正样本的比例。在软件缺陷预测中,精确率可以衡量模型预测为缺陷的准确程度。
3. 召回率(Recall):召回率是指实际为正样本中被模型正确预测为正样本的比例。在软件缺陷预测中,召回率可以衡量模型对真实缺陷的发现能力。
4. F1值(F1-score):F1值是精确率和召回率的调和平均值,综合考虑了模型的准确性和召回能力。在软件缺陷预测中,F1值可以综合评估模型的性能。
5. AUC(Area Under the Curve):AUC是ROC曲线下的面积,用于衡量模型在不同阈值下的分类性能。在软件缺陷预测中,AUC可以评估模型对正负样本的区分能力。
6. MCC(Matthews Correlation Coefficient):MCC是一种综合考虑真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的分类性能指标。在软件缺陷预测中,MCC可以衡量模型的整体分类能力。
相关问题
cm1 = confusion_matrix(y_label, y_pred_s)用法
这是一个sklearn.metrics模块中用于计算混淆矩阵的函数。其中y_label代表真实标签,y_pred_s代表分类器预测得到的结果。混淆矩阵是一个N*N的矩阵,代表了分类器将样本划分到不同类别的情况,其中N代表类别数。混淆矩阵中的每一个元素代表的含义如下:
- 真阳性(True Positive, TP): 实际为正样本,被正确地预测为正样本
- 假阳性(False Positive, FP): 实际为负样本,被错误地预测为正样本
- 假阴性(False Negative, FN): 实际为正样本,被错误地预测为负样本
- 真阴性(True Negative, TN): 实际为负样本,被正确地预测为负样本
通过计算混淆矩阵可以得到一些评价指标,如准确率、召回率、F1值等,用于评估分类器的性能。
cm1 = confusion_matrix(y_label, y_pred_s)是什么
意思?
`cm1 = confusion_matrix(y_label, y_pred_s)`是一个混淆矩阵,用于评估分类算法的准确性。它是通过比较分类器预测的结果与真实标签之间的差异来计算的。混淆矩阵给出了四个指标:真阳性、真阴性、假阳性和假阴性。这些指标可以用来计算分类器的准确性、精确度、召回率和F1得分等评估指标。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)