未解析的引用 'confusion_matrix'
时间: 2024-01-17 13:05:22 浏览: 30
这个错误通常是因为你没有正确导入所需的库或模块。在使用 `confusion_matrix` 函数之前,你需要导入 `sklearn.metrics` 库。你可以使用以下代码来导入它:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
```
如果你已经导入了 `sklearn.metrics` 库,那么请确保你的代码没有任何拼写错误或语法错误,且你的数据格式正确。
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Confusion_matrix<-table(result$type,result$a_type) Confusion_matrix (Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)是什么意思
这段代码是在计算分类模型的准确率(accuracy),其中`result$type`是模型预测的分类结果,`result$a_type`是实际的分类结果。`table(result$type,result$a_type)`返回了一个混淆矩阵(confusion matrix),它展示了模型分类的结果与实际分类结果之间的交叉情况。
`Confusion_matrix[1,1]`表示模型预测为第一类且实际也为第一类的数量,`Confusion_matrix[2,2]`表示模型预测为第二类且实际也为第二类的数量。`(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)`计算了模型的准确率,即模型正确预测的样本数与总样本数的比值。其中`sum(Confusion_matrix)`计算了总样本数,即混淆矩阵中所有元素的和。
(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)是什么意思
这段代码是在 R 语言中计算分类模型的准确率(accuracy)。其中`Confusion_matrix[1,1]`表示模型预测为第一类且实际也为第一类的数量,`Confusion_matrix[2,2]`表示模型预测为第二类且实际也为第二类的数量,这两个数字的和表示模型正确分类的样本数量。`sum(Confusion_matrix)`计算了总样本数,即混淆矩阵中所有元素的和,它表示模型总共分类的样本数量。
`(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)`将模型正确分类的样本数量除以总样本数量,得到模型分类的准确率。这个值越高,表示模型的分类效果越好。但需要注意的是,准确率并不能完全反映模型的性能,有时候需要结合其它指标来综合评估模型的表现。