土地分类中的混淆矩阵行列的含义

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种矩阵。在土地分类中，混淆矩阵通常是一个N x N的矩阵，其中N是类别的数量。混淆矩阵的行代表实际类别，列代表预测类别。矩阵中的每个元素表示实际属于某个类别的样本被预测为另一个类别的次数。混淆矩阵的对角线上的元素表示正确分类的样本数，而非对角线上的元素表示错误分类的样本数。混淆矩阵可以帮助我们了解分类器在不同类别上的性能表现，进而优化分类器。

<<引用>>中的代码输出了一个14 x 14的混淆矩阵，其中每个元素表示实际类别和预测类别的组合。您可以使用引用中提到的MATLAB绘制混淆矩阵图来更好地可视化混淆矩阵。

相关问题

分类混淆矩阵中auc recall

分类混淆矩阵中，并不包含AUC和Recall这两个指标。混淆矩阵主要用于评估分类模型的性能，通过统计分类模型归错类和归对类的观测值个数，将结果展示在一个表中。混淆矩阵主要包括以下几个指标：
1. 真正例（True Positive, TP）：模型正确地将正例分类为正例的个数。
2. 假正例（False Positive, FP）：模型错误地将负例分类为正例的个数。
3. 假反例（False Negative, FN）：模型错误地将正例分类为负例的个数。
4. 真反例（True Negative, TN）：模型正确地将负例分类为负例的个数。

通过这些指标，我们可以计算出其他一些评估指标，比如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）等。但是AUC（Area Under the Curve）并不是混淆矩阵中的指标，它是用来评估二分类模型的性能的一个指标，表示ROC曲线下的面积。而Recall是指分类模型正确地识别出所有正例的能力，也被称为灵敏度或真正例率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [混淆矩阵、auc、roc](https://blog.csdn.net/fuge92/article/details/93745705)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [混淆矩阵、ROC、AUC 学习记录](https://blog.csdn.net/weixin_44912030/article/details/127291953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

lgb分类器混淆矩阵

下面是使用lgb分类器生成混淆矩阵的代码和样例输出：[^1]

from lightgbm import LGBMClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix
lgb = LGBMClassifier()
lgb.fit(X_train, y_train) # 拟合模型
y_pred = lgb.predict(X_test) # 预测结果
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('LGB 混淆矩阵:\n', confusion)

输出结果类似于：

LGB 混淆矩阵:
 [[93 17]
 [26 41]]

上面的混淆矩阵表示预测结果和真实结果之间的差异，其中每一行表示真正例和假反例，每一列表示假正例和真反例。在上面的例子中，第一行第一列的93表示真正例（即本来是正例且被预测为正例的样本数），第一行第二列的17表示假反例（即本来是正例但被预测为负例的样本数），第二行第一列的26表示假正例（即本来是负例但被预测为正例的样本数），第二行第二列的41表示真反例（即本来是负例且被预测为负例的样本数）。