三分类混淆矩阵输出
时间: 2023-06-29 08:18:31 浏览: 44
三分类混淆矩阵是一个3x3的矩阵,其中每个元素表示真实标签与预测标签对应的样本数。假设真实标签分别为A、B、C,预测标签也分别为A、B、C,则混淆矩阵的输出如下:
```
预测标签
A B C
真实标签 A TP FN FN
B FP TP FN
C FP FN TP
```
其中,TP表示真正例数,即真实标签为A且预测标签为A的样本数;FN表示假反例数,即真实标签为A但预测标签不是A的样本数;FP表示假正例数,即真实标签不是A但预测标签为A的样本数。
相关问题
三分类混淆矩阵输出tn, fp, fn, tp python
可以使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix函数来输出三分类混淆矩阵中的tn, fp, fn, tp。以下是一个示例代码:
``` python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 1, 2]
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2]).ravel()
print("tn =", tn)
print("fp =", fp)
print("fn =", fn)
print("tp =", tp)
```
其中,y_true代表真实标签,y_pred代表模型预测标签。labels参数用于指定分类标签,ravel()函数用于将混淆矩阵展平成一维数组,并将其元素按照顺序赋值给tn, fp, fn, tp四个变量。
matlab绘制三分类混淆矩阵
你可以使用 Matlab 的 confusionmat 函数绘制三分类混淆矩阵。这个函数接受两个向量,一个是真实标签,一个是预测标签。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 假设你已经有了真实标签和预测标签
true_labels = [1 2 3 1 2 3 1 2 3];
predicted_labels = [1 2 3 1 1 2 2 2 3];
% 绘制混淆矩阵
C = confusionmat(true_labels, predicted_labels);
confusionchart(C);
```
这将绘制一个三分类混淆矩阵的可视化图表。你也可以使用 confusionmat 函数的输出作为数据来进行其他类型的可视化。
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