confusion_matrix(y_test, y_pred)
时间: 2023-09-27 18:05:57 浏览: 44
`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。
相关问题
cnf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
这段代码是用来计算分类模型的混淆矩阵(Confusion Matrix)的。其中,y_test是测试数据集中的真实标签,y_pred是模型预测出来的标签。
混淆矩阵是一种常见的评价分类模型性能的方式,它可以用来统计模型在不同类别上的预测情况。一般来说,混淆矩阵是一个 N × N 的矩阵,其中 N 是类别的数量。对于二分类问题,混淆矩阵的形式如下:
真实标签
正例 负例
------------------
预测正例 | TP FP
预测负例 | FN TN
其中,TP表示预测为正例且真实为正例的样本数量,FP表示预测为正例但真实为负例的样本数量,FN表示预测为负例但真实为正例的样本数量,TN表示预测为负例且真实为负例的样本数量。
通过混淆矩阵,我们可以计算出一些常见的分类模型评价指标,例如准确率、精确率、召回率、F1值等。
解释cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
`confusion_matrix` 是一个用于计算分类模型预测结果的混淆矩阵的函数,它需要两个参数 `y_test` 和 `y_pred` 作为输入。其中,`y_test` 是测试数据集中的真实分类标签,`y_pred` 是分类模型对测试数据集的预测标签。该函数的输出结果是一个混淆矩阵 `cm`,它是一个二维数组,行表示真实分类标签,列表示预测分类标签。混淆矩阵中的每个元素表示预测为某个分类标签的样本在真实分类标签为该分类标签的情况下的数量。例如,`cm[i][j]` 表示真实分类标签为第 `i` 类,预测分类标签为第 `j` 类的样本数量。通过混淆矩阵可以更直观地了解分类模型的分类效果,进而可以对模型进行调整和优化。