3x3的混淆矩阵怎么看
时间: 2023-09-18 10:06:08 浏览: 100
3x3的混淆矩阵通常用于描述一个分类模型的性能。其中,行表示实际类别,列表示预测类别。例如:
| | 预测为类别1 | 预测为类别2 | 预测为类别3 |
| ------ | ----------- | ----------- | ----------- |
| 类别1 | 10 | 2 | 1 |
| 类别2 | 3 | 15 | 2 |
| 类别3 | 1 | 4 | 8 |
在这个混淆矩阵中,第一行表示实际类别为类别1的样本,其中有10个被预测为类别1,2个被预测为类别2,1个被预测为类别3。第二行和第三行同理。
通过混淆矩阵可以计算出各种分类指标,如准确率、召回率、F1分数等,从而对分类模型的性能进行评估和比较。
相关问题
3x3混淆矩阵计算准确率
计算3x3混淆矩阵的准确率可以使用以下步骤:
1. 首先,根据给定的混淆矩阵,我们需要确定真正例(True Positive)、假正例(False Positive)和假负例(False Negative)的数量。
2. 对于3x3的混淆矩阵,真正例是指预测为正类且实际为正类的数量,可以通过矩阵的对角线元素求和得到。
3. 假正例是指预测为正类但实际为负类的数量,可以通过矩阵的列求和减去对角线元素之和得到。
4. 假负例是指预测为负类但实际为正类的数量,可以通过矩阵的行求和减去对角线元素之和得到。
5. 根据上述计算结果,可以计算准确率。准确率定义为真正例的数量除以所有预测结果的总数。
下面是一个具体的示例来解释如何计算准确率:
假设我们有一个3x3混淆矩阵如下所示:
```
[[10, 2, 3],
[4, 15, 6],
[7, 8, 20]]
```
根据上述步骤进行计算:
- 真正例的数量为10 + 15 + 20 = 45
- 假正例的数量为2 + 3 + 6 = 11
- 假负例的数量为4 + 7 + 8 = 19
- 准确率 = 真正例的数量 / (真正例的数量 + 假正例的数量) = 45 / (45 + 11) ≈ 0.803
因此,对于给定的3x3混淆矩阵,准确率约为0.803。
3X3混淆矩阵计算评价指标代码
以下是一个Python函数,可以根据3x3混淆矩阵计算多个评价指标:
```python
def evaluate(confusion_matrix):
TP = confusion_matrix[1][1]
TN = confusion_matrix[0][0] + confusion_matrix[2][2] + confusion_matrix[0][1] + confusion_matrix[0][2] + confusion_matrix[1][0] + confusion_matrix[2][0] + confusion_matrix[2][1]
FP = confusion_matrix[0][1] + confusion_matrix[0][2] + confusion_matrix[1][0] + confusion_matrix[2][0]
FN = confusion_matrix[1][0] + confusion_matrix[2][0] + confusion_matrix[0][1] + confusion_matrix[0][2]
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
precision = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
return accuracy, precision, recall, f1_score
```
其中,`confusion_matrix`是混淆矩阵,是一个3x3的数组,表示实际类别和预测类别之间的对应关系,例如:
```
[[10, 5, 3],
[2, 20, 1],
[4, 6, 15]]
```
就是一个3x3的混淆矩阵,其中第i行第j列的元素表示实际类别为i,预测类别为j的样本数量。根据混淆矩阵计算出TP、TN、FP、FN的数量。最后,根据这些指标计算出准确率、精确率、召回率和F1-score。函数返回一个包含所有指标的元组。