通过混淆矩阵计算召回率
时间: 2023-05-22 12:04:27 浏览: 183
混淆矩阵是用来对分类器或模型的性能进行评估的矩形表格。计算召回率是混淆矩阵中一个重要的指标,它表示了实际为“正例”的样本中有多少被预测为“正例”。召回率 = TP / (TP + FN),其中 TP 表示真正例个数,FN 表示假反例个数。
相关问题
混淆矩阵计算召回率代码
以下是一个Python函数,可以根据混淆矩阵计算召回率:
```python
def recall(confusion_matrix):
TP = confusion_matrix[1][1]
FN = confusion_matrix[1][0]
recall = TP / (TP + FN)
return recall
```
其中,`confusion_matrix`是混淆矩阵,是一个2x2的数组,第一行表示实际为负例和预测为负例的样本数,第二行表示实际为正例和预测为正例的样本数。`TP`表示真正例的数量,即混淆矩阵中第二行第二列的元素;`FN`表示假反例的数量,即混淆矩阵中第二行第一列的元素。最后,根据上面的公式计算出召回率。
怎么通过混淆矩阵热力图计算召回率
混淆矩阵是评估分类器性能的一种方法,它是一个二维矩阵,其中行代表真实标签,列代表预测标签。热力图是一种可视化混淆矩阵的方式,其中不同的颜色表示不同的数量或比例。
计算召回率需要使用混淆矩阵中的四个值:真正例(True Positive, TP)、假反例(False Negative, FN)、假正例(False Positive, FP)和真反例(True Negative, TN)。其中,真正例表示实际为正例且被正确预测为正例的样本数,假反例表示实际为正例但被错误预测为负例的样本数,假正例表示实际为负例但被错误预测为正例的样本数,真反例表示实际为负例且被正确预测为负例的样本数。
召回率(Recall)表示真正例的数量占所有实际为正例的样本数量的比例,可以用以下公式计算:
Recall = TP / (TP + FN)
其中,TP 和 FN 可以从混淆矩阵中读取。通过计算混淆矩阵中的各项指标,可以计算出分类器的召回率和其他性能指标。