(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)是什么意思

时间: 2024-02-09 08:07:06 浏览: 58

详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

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### 使用Python绘制混淆矩阵详解在机器学习领域中，混淆矩阵是一种评估分类模型性能的重要工具。它可以帮助我们直观地理解模型对于各类别预测的准确度，并为进一步调整模型参数提供指导。本文将详细介绍如何使用Python来绘制混淆矩阵，并通过具体的代码示例进行说明。 #### 一、混淆矩阵的基本概念混淆矩阵是一种特定的表格布局，允许视觉化性能的监督学习算法。每个行代表了实例的真实类别，而每一列则代表了实例的预测类别。对于一个二分类问题，混淆矩阵通常由以下四个部分组成： - **真正例 (True Positive, TP)**：实际为正例且被预测为正例的数量； - **真反例 (True Negative, TN)**：实际为反例且被预测为反例的数量； - **假正例 (False Positive, FP)**：实际为反例但被预测为正例的数量； - **假反例 (False Negative, FN)**：实际为正例但被预测为反例的数量。混淆矩阵不仅可以帮助我们计算出模型的精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数等指标，还可以通过可视化形式更直观地展示模型的性能。 #### 二、Python绘制混淆矩阵的具体步骤为了绘制混淆矩阵，我们需要使用Python中的几个库：`sklearn`、`matplotlib`和`numpy`。 1. **导入所需库**： ```python from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ``` 2. **定义标签**：标签是用来表示不同类别的代号。例如，如果我们的分类器可以区分13个不同的类别，我们可以定义如下： ```python labels = ['A', 'B', 'C', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O'] ``` 3. **准备真实标签与预测标签**：真实标签和预测标签可以通过文件读取或其他方式获得。这里假设它们分别存储在`re_label.txt`和`pr_label.txt`中： ```python y_true = np.loadtxt('../Data/re_label.txt') y_pred = np.loadtxt('../Data/pr_label.txt') ``` 4. **定义绘图函数**：接下来定义一个函数来绘制混淆矩阵： ```python def plot_confusion_matrix(cm, title='Confusion Matrix', cmap=plt.cm.binary): plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() xlocations = np.array(range(len(labels))) plt.xticks(xlocations, labels, rotation=90) plt.yticks(xlocations, labels) plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label') ``` 5. **计算混淆矩阵并标准化**：使用`sklearn.metrics.confusion_matrix`计算混淆矩阵，并对其进行标准化处理以便于可视化： ```python cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) np.set_printoptions(precision=2) cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] print(cm_normalized) ``` 6. **绘制混淆矩阵**：我们使用前面定义的`plot_confusion_matrix`函数来绘制混淆矩阵： ```python plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=120) ind_array = np.arange(len(labels)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array) for x_val, y_val in zip(x.flatten(), y.flatten()): c = cm_normalized[y_val][x_val] if c > 0.01: plt.text(x_val, y_val, "%0.2f" % (c,), color='red', fontsize=7, va='center', ha='center') # offset the tick plt.gca().set_xticks(tick_marks, minor=True) plt.gca().set_yticks(tick_marks, minor=True) plt.gca().xaxis.set_ticks_position('none') plt.gca().yaxis.set_ticks_position('none') plt.grid(True, which='minor', linestyle='-') plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15) plt.show() ``` 通过以上步骤，我们就能成功地绘制出混淆矩阵，并且通过颜色深浅和数值大小直观地看出模型在各个类别上的表现情况。这对于进一步优化模型是非常有帮助的。 #### 三、总结本文通过具体的代码示例详细介绍了如何使用Python绘制混淆矩阵。通过可视化混淆矩阵，我们可以更加清晰地了解分类模型的表现，并据此作出进一步的改进决策。希望本文能对你在机器学习领域的学习和工作中有所帮助。

这段代码是在 R 语言中计算分类模型的准确率（accuracy）。其中`Confusion_matrix[1,1]`表示模型预测为第一类且实际也为第一类的数量，`Confusion_matrix[2,2]`表示模型预测为第二类且实际也为第二类的数量，这两个数字的和表示模型正确分类的样本数量。`sum(Confusion_matrix)`计算了总样本数，即混淆矩阵中所有元素的和，它表示模型总共分类的样本数量。 `(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)`将模型正确分类的样本数量除以总样本数量，得到模型分类的准确率。这个值越高，表示模型的分类效果越好。但需要注意的是，准确率并不能完全反映模型的性能，有时候需要结合其它指标来综合评估模型的表现。

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(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)是什么意思

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(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix + )是什么意思

# 归一化混淆矩阵 normalized_matrix = confusion_matrix / confusion_matrix.sum(axis=1, keepdims=True),修改上述代码，使得归一化保留三位小数

sensitivity <- confusion_matrix[2, 2] / sum(confusion_matrix[2, ]) Error in [.default(confusion_matrix, 2, 2) : subscript out of bounds

plot_confusion_matrix传递参数是什么

plot_confusion_matrix 代码

plot_confusion_matrix python代码

plot_confusion_matrix()使用例子

def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))

cf_matrix/np.sum(cf_matrix)

def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues, normalize=False):

ImportError: cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics'怎么解决

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) #返回值为混淆矩阵矩阵 np.set_printoptions(precision=2) #控制numpy精度精度为小数点后两位 cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

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