逻辑回归模型中正例和负例是指?一般如何规定?负例可以叫反例吗?
时间: 2024-05-30 08:09:03 浏览: 15
逻辑回归模型中的正例和负例通常指的是二分类问题中的两种不同类别。在二分类问题中,通常将其中一类样本标记为正例,将另一类样本标记为负例。例如,在肿瘤诊断问题中,可以将恶性肿瘤标记为正例,良性肿瘤标记为负例。
关于负例是否可以叫反例的问题,一般来说是可以的。在一些文献和教材中,负例经常被称为反例,也有一些教材将负例称为阴性例。但是需要注意的是,这种命名方式并没有统一的规定,具体应遵循实际情况和约定俗成的规定。
相关问题
输出逻辑回归模型的混淆矩阵
逻辑回归模型的混淆矩阵是用来评估分类模型性能的一种常用工具。它是一个2x2的矩阵,其中包含了四个重要的指标:真正例(True Positive, TP)、假正例(False Positive, FP)、真反例(True Negative, TN)和假反例(False Negative, FN)。
混淆矩阵的四个指标定义如下:
- 真正例(True Positive, TP):预测为正例且实际为正例的样本数。
- 假正例(False Positive, FP):预测为正例但实际为反例的样本数。
- 真反例(True Negative, TN):预测为反例且实际为反例的样本数。
- 假反例(False Negative, FN):预测为反例但实际为正例的样本数。
根据这四个指标,可以计算出一些常用的分类性能指标,如准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值(F1-score)等。
准确率表示分类器正确分类的样本占总样本数的比例,计算公式为:准确率 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)。
精确率表示分类器预测为正例中真正为正例的比例,计算公式为:精确率 = TP / (TP + FP)。
召回率表示分类器正确预测为正例的比例,计算公式为:召回率 = TP / (TP + FN)。
F1值是精确率和召回率的调和平均值,综合考虑了两者的性能,计算公式为:F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。
通过混淆矩阵和这些指标,可以对逻辑回归模型的分类性能进行全面的评估和比较。
求逻辑回归模型的混淆矩阵
逻辑回归的混淆矩阵如下所示:
| | 预测为正例 | 预测为反例 |
| --------------- | ------------------- | ------------------ |
| 实际为正例 | True Positive (TP) | False Negative (FN) |
| 实际为反例 | False Positive (FP) | True Negative (TN) |
其中,TP 表示正确预测为阳性(正例)的样本数;FN 表示错误预测为阴性(反例)的样本数;FP 表示错误预测为阳性的样本数;TN 表示正确预测为阴性的样本数。
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