生成对上面代码得到的结果进行混淆矩阵分析的代码
时间: 2024-02-13 10:02:18 浏览: 29
好的,让我来为您生成一段 Python 代码,用于生成上面代码得到的结果的混淆矩阵分析:
首先,假设您有测试集的真实标签和模型预测的标签结果,可以使用 sklearn 库中的 confusion_matrix 函数来生成混淆矩阵:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1] # 真实标签
y_pred = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] # 模型预测标签
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)
```
这里,y_true 代表测试集的真实标签,y_pred 代表模型预测的标签结果。运行上面的代码,可以得到以下输出:
```
array([[4, 1],
[2, 3]])
```
混淆矩阵的第一行代表真实标签为 0 的样本,第一列代表模型预测标签为 0 的样本。因此,混淆矩阵中的 (1,1) 元素代表模型正确地将真实标签为 0 的样本预测为 0 的数量,即 4;(1,2) 元素代表模型将真实标签为 0 的样本预测为 1 的数量,即 1。同理,混淆矩阵中的 (2,1) 元素代表模型将真实标签为 1 的样本预测为 0 的数量,即 2;(2,2) 元素代表模型正确地将真实标签为 1 的样本预测为 1 的数量,即 3。
接下来,您可以使用混淆矩阵计算各种分类指标,比如准确率、召回率、F1 值等。这里,以计算准确率为例,代码如下:
```python
accuracy = (cm[0][0] + cm[1][1]) / sum(sum(cm))
print("Accuracy:", accuracy)
```
这里,sum(sum(cm)) 表示混淆矩阵中所有元素的总和,即样本总数。运行上面的代码,可以得到以下输出:
```
Accuracy: 0.7
```
这表示模型在测试集上的准确率为 0.7,即正确分类的样本数占总样本数的比例。同样的,您可以使用混淆矩阵计算出召回率、F1 值等指标,来评估模型的性能。
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