混淆矩阵(Confusion Matrix)是哪篇文献提出来的
时间: 2024-05-20 14:10:57 浏览: 11
混淆矩阵(Confusion Matrix)是机器学习领域中常用的评估分类模型性能的工具之一,它可以用于衡量分类模型的准确性、召回率、精确度等指标。混淆矩阵最早应用于信息检索领域,后来被广泛应用于机器学习和数据挖掘等领域。
至于混淆矩阵的具体来源和最早提出者,我并没有找到确切的文献记录。不过,混淆矩阵的概念在统计学中已经有很长时间的历史,可能是在这个背景下被引入到机器学习领域的。
相关问题
通过调用metrics.confusion_matrix来混淆矩阵
混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种分类模型常用的评估指标,可以帮助我们对分类器的性能进行评估。在Python中,可以使用Scikit-learn库中的metrics模块来计算混淆矩阵。
下面是一个示例代码:
```python
from sklearn import metrics
import numpy as np
y_true = np.array([1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]) # 真实标签
y_pred = np.array([1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0]) # 预测标签
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(confusion_matrix)
```
输出结果为:
```
[[4 1]
[2 3]]
```
其中,第一行表示真实标签为0的样本,第一列表示真实标签为1的样本。第二行、第二列分别表示预测标签为0的样本和预测标签为1的样本。
在这个例子中,有4个真实标签为0的样本被正确预测为0,有3个真实标签为1的样本被正确预测为1,有1个真实标签为0的样本被错误预测为1,有2个真实标签为1的样本被错误预测为0。
混淆矩阵可以帮助我们计算出许多其他的指标,如准确率、召回率、F1值等。
YOLOV5metrics.py中ConfusionMatrix类的混淆矩阵输出结果
ConfusionMatrix类的混淆矩阵输出结果包括以下内容:
1. Accuracy:准确率,即分类正确的样本数占总样本数的比例。
2. Precision:精确率,即所有预测为正类别的样本中,真正为正类别的样本数占预测为正类别的样本数的比例。
3. Recall:召回率,即所有真正为正类别的样本中,被正确地预测为正类别的样本数占真正为正类别的样本数的比例。
4. F1-score:F1得分,综合了精确率和召回率的指标,是精确率和召回率的调和平均数。
5. Confusion Matrix:混淆矩阵,展示了模型分类结果的详细情况。混淆矩阵的行表示真实标签,列表示预测标签,对角线上的元素表示正确分类的样本数,非对角线上的元素表示错误分类的样本数。