混淆矩阵计算召回率代码
时间: 2023-08-14 20:30:34 浏览: 67
以下是一个Python函数,可以根据混淆矩阵计算召回率:
```python
def recall(confusion_matrix):
TP = confusion_matrix[1][1]
FN = confusion_matrix[1][0]
recall = TP / (TP + FN)
return recall
```
其中,`confusion_matrix`是混淆矩阵,是一个2x2的数组,第一行表示实际为负例和预测为负例的样本数,第二行表示实际为正例和预测为正例的样本数。`TP`表示真正例的数量,即混淆矩阵中第二行第二列的元素;`FN`表示假反例的数量,即混淆矩阵中第二行第一列的元素。最后,根据上面的公式计算出召回率。
相关问题
混淆矩阵召回率和精确率matlab代码
### 回答1:
混淆矩阵是评估分类器准确率的一种方法,其中包含四个关键参数:True Positive(真正),False Positive(假正),True Negative(真负)和False Negative(假负)。召回率是分类器预测的正样本中实际正样本比例,精确率是分类器预测为正的样本中实际为正的样本比例。以下是Matlab中计算混淆矩阵,召回率和精确率的代码:
% 假设我们有一个二分类器,输入为x,标签为y
% 首先,需要使用分类器对测试数据进行预测:
y_pred = predict(classifier, X_test);
% 然后,计算混淆矩阵:
C = confusionmat(y_test, y_pred);
% 得到混淆矩阵后,可以计算召回率:
recall = C(1,1)/(C(1,1)+C(1,2));
% 计算精确率:
precision = C(1,1)/(C(1,1)+C(2,1));
其中,y_test 和 y_pred 分别是测试集标签和预测标签。C 是混淆矩阵,recall 是召回率,precision 是精确率。
### 回答2:
混淆矩阵是用于衡量分类算法的性能指标,其中包括真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)、假反例(FN)。召回率是指在所有实际为正例的样本中,分类器能够正确预测为正例的比例。精确率是指在分类器预测的结果中,真正例所占的比例。
以下是使用Matlab计算混淆矩阵的示例代码:
```matlab
% 假设有一组真实标签和预测标签
true_label = [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1];
predict_label = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0];
% 计算混淆矩阵
TP = sum(true_label == 1 & predict_label == 1);
FP = sum(true_label == 0 & predict_label == 1);
TN = sum(true_label == 0 & predict_label == 0);
FN = sum(true_label == 1 & predict_label == 0);
confusion_matrix = [TP, FP; FN, TN];
```
接下来可以用混淆矩阵计算召回率和精确率:
```matlab
recall = TP / (TP + FN);
precision = TP / (TP + FP);
```
最后得到召回率为0.6,精确率为0.625。
根据多分类混淆矩阵计算召回率、精确率、卡帕系数的python代码
根据多分类混淆矩阵计算召回率、精确率和卡帕系数的Python代码如下:
```python
from sklearn import metrics
# 计算召回率(Recall)
def recall(confusion_matrix):
recalls = []
for i in range(confusion_matrix.shape[0]):
recall = confusion_matrix[i, i] / sum(confusion_matrix[i, :])
recalls.append(recall)
return recalls
# 计算精确率(Precision)
def precision(confusion_matrix):
precisions = []
for i in range(confusion_matrix.shape[0]):
precision = confusion_matrix[i, i] / sum(confusion_matrix[:, i])
precisions.append(precision)
return precisions
# 计算卡帕系数(Cohen's Kappa)
def kappa(confusion_matrix):
total = sum(sum(confusion_matrix))
true_positives = np.diag(confusion_matrix)
row_sum = np.sum(confusion_matrix, axis=1)
col_sum = np.sum(confusion_matrix, axis=0)
expected = np.outer(row_sum, col_sum) / total
kappa = (total * np.sum(true_positives) - np.sum(confusion_matrix * expected)) / (total**2 - np.sum(confusion_matrix * expected))
return kappa
# 示例使用
y_true = [0, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 2, 0, 1, 1] # 真实分类
y_pred = [1, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 2, 2, 0, 1, 1] # 模型分类结果
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)
recalls = recall(confusion_matrix)
precisions = precision(confusion_matrix)
kappa_score = kappa(confusion_matrix)
print("召回率:", recalls)
print("精确率:", precisions)
print("卡帕系数:", kappa_score)
```