confusion_matrix(y2, y_pred) 输出结果是什么
时间: 2024-06-03 21:07:14 浏览: 14
输出结果是一个混淆矩阵,其中包含了分类模型的预测结果和实际结果之间的比较。混淆矩阵通常是一个2x2的矩阵,其中第一行表示实际结果为正类的样本数量,第二行表示实际结果为负类的样本数量,第一列表示预测结果为正类的样本数量,第二列表示预测结果为负类的样本数量。混淆矩阵可以用来计算多种分类性能指标,如准确率、召回率、F1-score等。
相关问题
confusion_matrix(y_test, y_pred)
`confusion_matrix(y_test, y_pred)` 是一个用于计算分类模型的混淆矩阵的函数。它接受两个参数:`y_test` 是测试数据中的真实标签,`y_pred` 是分类模型预测的标签。
混淆矩阵是一个表格,用于展示模型在不同类别上的性能。它有四个条目:真正(True Positive,TP)、假正(False Positive,FP)、真负(True Negative,TN)和假负(False Negative,FN)。其中,TP 表示实际为正例的样本被正确预测为正例的数量,FP 表示实际为负例的样本被错误地预测为正例的数量,TN 表示实际为负例的样本被正确预测为负例的数量,FN 表示实际为正例的样本被错误地预测为负例的数量。
混淆矩阵如下所示:
| | 预测为正例 | 预测为负例 |
| :--------: | :--------: | :--------: |
| 实际为正例 | TP | FN |
| 实际为负例 | FP | TN |
`confusion_matrix(y_test, y_pred)` 返回一个数组,其行和列分别表示实际和预测的类别。例如,返回的数组的第一行第二列(1, 2)表示实际为 1 类别但被预测为 2 类别的样本数量。
cm1 = confusion_matrix(y_label, y_pred_s)是什么
意思?
`cm1 = confusion_matrix(y_label, y_pred_s)`是一个混淆矩阵,用于评估分类算法的准确性。它是通过比较分类器预测的结果与真实标签之间的差异来计算的。混淆矩阵给出了四个指标:真阳性、真阴性、假阳性和假阴性。这些指标可以用来计算分类器的准确性、精确度、召回率和F1得分等评估指标。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)