python 混淆矩阵
时间: 2023-05-09 18:04:29 浏览: 156
python混淆矩阵代码
混淆矩阵是衡量分类模型性能的一种工具,它能够提供分类器的精确性、召回率和 F1 分数等指标,以了解分类结果真正的情况。Python 中的 Scikit-learn 库提供了用于生成和分析混淆矩阵的函数。在 Scikit-learn 中,混淆矩阵是使用 confusion_matrix() 函数生成的二维数组,具有真实类和预测类两个维度。真实类是分类数据集中实际类别的值,而预测类则是分类器返回的预测标签。在混淆矩阵中,每个单元格表示分类器将一个样本分类为某个类的次数,因此可以用多个指标来度量分类器性能。下面是混淆矩阵的四个组成部分:
True Negative (TN):分别表示真实类是负的,预测类也是负的数量;
False Positive (FP):分别表示真实类是负的,预测类是正的数量;
True Positive (TP):分别表示真实类是正的,预测类也是正的数量;
False Negative (FN):分别表示真实类是正的,预测类是负的数量;
通过这四个部分,我们可以计算出以下指标:
Precision:是真正例的数量与假正例的总和的比率;即 TP/(TP+FP)
Recall:是真正例的数量与假负例的总和的比率;即 TP/(TP+FN)
F1 Score:是精确率和召回率的调和平均值,可同时考虑二者的值,其公式为:F1 Score=2*{(Precision*Recall)/(Precision+Recall)}
通过混淆矩阵,我们可以更直观地了解分类器在各个标签上的性能,找出分类器错误的地方,优化模型并提高分类准确率。
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