多分类混淆矩阵为什么归一

混淆矩阵在评估多分类模型性能时用于展示实际类别（真实标签）和预测类别（预测标签）之间的对应关系。在多分类任务中，混淆矩阵通常是每个类别的行代表真实类别，列代表预测类别，矩阵中的每个元素表示样本属于该行类别而被预测为该列类别的数量。

归一化混淆矩阵的原因有以下几点：

1. 可比性：不同类别的样本数量可能差异很大，如果不归一化，某些类别占据主导地位，会使得其他类别的表现看起来相对不重要，这影响了对比各个类别的准确性和性能。

2. 易于理解：归一化后的混淆矩阵通常使用比例或百分比形式展示，如精度、召回率、F1分数等，这些指标直观反映模型对各类别的处理能力。

3. 一致性：归一化有助于将所有类别的误差标准化，使得我们可以对模型的整体性能进行更公正的评价，不论各类别大小如何。

常见的混淆矩阵归一化方法有三种：
- 行归一化（按行求和为1）：每个类别的预测总和为1，显示的是每个类别被正确或错误分类的概率。
- 列归一化（按列求和为1）：每个类别的样本总和为1，显示的是模型对每个类别的预测能力。
- micro平均（整体求和）：所有类别的预测总数和实际总数相比，计算精度、召回率等。

相关问题

python如何实现混淆矩阵归一化

在Python中，可以使用scikit-learn库中的confusion_matrix函数来计算混淆矩阵。要将混淆矩阵归一化，可以将normalize参数设置为True。具体实现代码如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算混淆矩阵
cnf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 归一化混淆矩阵
normalized_cnf_matrix = cnf_matrix.astype('float') / cnf_matrix.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

# 绘制归一化混淆矩阵
plt.imshow(normalized_cnf_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.title("Normalized Confusion Matrix")
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classes)
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.show()

其中，y_true和y_pred分别是真实标签和预测标签，classes是类别列表。绘制出来的归一化混淆矩阵可以更直观地反映分类器的性能。

归一化后混淆矩阵怎么看

归一化后的混淆矩阵可以更好地说明分类器的表现，因为它显示了每个类别的分类准确率。在归一化混淆矩阵中，每个单元格代表分类器将一个样本正确分类的概率。因此，对角线上的数字表示分类器正确分类该类别的概率，而非绝对数量。非对角线上的数字表示分类器将一个类别错误分类为另一个类别的概率。通过观察归一化混淆矩阵，我们可以更好地了解分类器在不同类别上的表现，并且可以更好地比较不同分类器的性能。