混淆矩阵为[1075 0 0 0][167 925 0 2][0 0 236 247][0 0 2 485]

这个混淆矩阵是一个四分类问题的结果，每一行代表一个真实类别，每一列代表一个预测类别。矩阵中的数字表示在真实类别为该行对应的类别时，模型预测结果为该列对应的类别的样本数。

从混淆矩阵可以看出，该模型在第一类别上预测正确率为100%，在第二类别上预测正确率为84.67%，在第三类别上预测正确率为48.94%，在第四类别上预测正确率为99.59%。

同时，可以计算出该模型的总体准确率为96.56%。

相关问题

将混淆矩阵[1075 0 0 0][167 925 0 2][0 0 236 247][0 0 2 485]做归一化,保留小数点后四位

首先，计算混淆矩阵的总数：

total = 1075 + 0 + 0 + 0 + 167 + 925 + 0 + 2 + 0 + 0 + 236 + 247 + 0 + 0 + 2 + 485 = 3144

然后，对每一行进行归一化：

normalized_matrix = [[round(1075/total, 4), round(0/total, 4), round(0/total, 4), round(0/total, 4)],
[round(167/total, 4), round(925/total, 4), round(0/total, 4), round(2/total, 4)],
[round(0/total, 4), round(0/total, 4), round(236/total, 4), round(247/total, 4)],
[round(0/total, 4), round(0/total, 4), round(2/total, 4), round(485/total, 4)]]

最终得到的归一化混淆矩阵为：

[[0.3418, 0.0, 0.0, 0.0],
[0.0531, 0.2941, 0.0, 0.0006],
[0.0, 0.0, 0.0751, 0.0784],
[0.0, 0.0, 0.0006, 0.1541]]

混淆矩阵为[1075 0 0 0][167 925 0 2][0 0 236 247][0 0 2 485]，求精确率、召回率、F1值和准确率

混淆矩阵对应的分类器有四个类别，我们可以将其表示为以下形式：

| | 预测为类别0 | 预测为类别1 | 预测为类别2 | 预测为类别3 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 类别0 | 1075 | 0 | 0 | 0 |
| 类别1 | 167 | 925 | 0 | 2 |
| 类别2 | 0 | 0 | 236 | 247 |
| 类别3 | 0 | 0 | 2 | 485 |

其中，行表示真实标签，列表示预测标签。

根据该混淆矩阵，我们可以计算出以下指标：

- 精确率（Precision）：表示预测为某个类别的样本中，真正属于该类别的样本所占的比例。

$$
Precision = \frac{TP}{TP + FP}
$$

其中，$TP$ 表示真正例数量，即真实标签为某个类别，且预测标签也为该类别的样本数量；$FP$ 表示假正例数量，即真实标签不是某个类别，但预测标签为该类别的样本数量。

对于每个类别，其精确率为：

- 类别0：$Precision_0 = \frac{1075}{1075} = 1$
- 类别1：$Precision_1 = \frac{925}{925 + 167} \approx 0.847$
- 类别2：$Precision_2 = \frac{236}{236 + 2} \approx 0.992$
- 类别3：$Precision_3 = \frac{485}{485 + 2} \approx 0.995$

- 召回率（Recall）：表示属于某个类别的样本中，被预测为该类别的样本所占的比例。

$$
Recall = \frac{TP}{TP + FN}
$$

其中，$FN$ 表示假反例数量，即真实标签为某个类别，但预测标签不是该类别的样本数量。

对于每个类别，其召回率为：

- 类别0：$Recall_0 = \frac{1075}{1075} = 1$
- 类别1：$Recall_1 = \frac{925}{925 + 2} \approx 0.998$
- 类别2：$Recall_2 = \frac{236}{236 + 247} \approx 0.488$
- 类别3：$Recall_3 = \frac{485}{485 + 2} \approx 0.995$

- F1值：综合考虑精确率和召回率，用于评估分类器性能的指标。

$$
F1 = \frac{2 \times Precision \times Recall}{Precision + Recall}
$$

对于每个类别，其 F1 值为：

- 类别0：$F1_0 = \frac{2 \times 1 \times 1}{1 + 1} = 1$
- 类别1：$F1_1 = \frac{2 \times 0.847 \times 0.998}{0.847 + 0.998} \approx 0.917$
- 类别2：$F1_2 = \frac{2 \times 0.992 \times 0.488}{0.992 + 0.488} \approx 0.654$
- 类别3：$F1_3 = \frac{2 \times 0.995 \times 0.995}{0.995 + 0.995} \approx 0.995$

- 准确率（Accuracy）：表示所有样本中，被正确分类的样本所占的比例。

$$
Accuracy = \frac{TP_0 + TP_1 + TP_2 + TP_3}{TP_0 + TP_1 + TP_2 + TP_3 + FP_0 + FP_1 + FP_2 + FP_3}
$$

其中，$TP_i$ 表示真正例数量，$FP_i$ 表示假正例数量。

根据混淆矩阵，我们可以得到：

- $TP_0 = 1075, TP_1 = 925, TP_2 = 236, TP_3 = 485$
- $FP_0 = 0, FP_1 = 167, FP_2 = 2, FP_3 = 2$

因此，准确率为：

$$
Accuracy = \frac{1075 + 925 + 236 + 485}{1075 + 925 + 236 + 485 + 0 + 167 + 2 + 2} \approx 0.912
$$

综上所述，该分类器的精确率、召回率、F1值和准确率分别为：

| 指标 | 类别0 | 类别1 | 类别2 | 类别3 | 平均值 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 精确率 | 1 | 0.847 | 0.992 | 0.995 | 0.958 |
| 召回率 | 1 | 0.998 | 0.488 | 0.995 | 0.870 |
| F1值 | 1 | 0.917 | 0.654 | 0.995 | 0.891 |
| 准确率 | - | - | - | - | 0.912 |