分类混淆矩阵中auc recall

时间: 2023-11-09 11:19:40 浏览: 137

分类问题（二）混淆矩阵，Precision与Recall

混淆矩阵衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵。它基于的思想是：计算类别A被分类为类别B的次数。例如在查看分类器将图片5分类成图片3时，我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列。为了计算一个混淆矩阵，我们首先需要有一组预测值，之后再可以将它们与标注值（label）进行对比。我们也可以在测试集上做预测，但是最好是先不要动测试集（测试集仅需要在最后的阶段使用，在我们有了一个准备上线的分类器后，最后再用测试集测试性能）。接下来，我们可以使用cross_val_predict() 方法： from sklearn.model_selection import cross_val_predict y_t 【分类问题】与【混淆矩阵】是机器学习领域中评估分类模型性能的重要工具。混淆矩阵是一种二维表格，用于展示分类器在预测时的实际类别与预测类别之间的关系。它可以帮助我们理解模型在各种分类情况下的表现，包括正确分类的样本（true positives 和 true negatives）以及错误分类的样本（false positives 和 false negatives）。在描述中提到的例子中，我们关注的是一个数字识别任务，分类器的目标是将图片正确分类为数字5。混淆矩阵的第一行表示所有非数字5的图片（negative class），而第二行则表示实际是数字5的图片（positive class）。在给出的混淆矩阵中： ``` array([[53892, 687], [ 1891, 3530]]) ``` 我们可以看到，53892张非5的图片被正确分类，687张被错误地分类为5；而对于数字5，有1891张被错误分类为非5（false negatives），3530张被正确分类（true positives）。【Precision（精准率）】是分类器在所有预测为正类别的样本中真正为正类的比例，计算公式为 `TP / (TP + FP)`，其中 TP 是 true positives，FP 是 false positives。在这个例子中，precision 计算了被正确预测为数字5的图片占所有预测为数字5的图片的比例。【Recall（召回率）】又称为敏感性或 true positive rate（TPR），表示分类器找到所有正类别的能力，计算公式为 `TP / (TP + FN)`，其中 FN 是 false negatives。召回率告诉我们分类器正确识别出实际为数字5的图片的比例。在给出的代码中，使用了 `precision_score` 和 `recall_score` 函数来计算这两个指标。这些函数来自 sklearn.metrics 模块，用于评估分类模型的性能。在示例中，precision 约为 0.837，表示每100个预测为数字5的图片中有83.7个是真正的数字5；而recall约为0.651，表明分类器只找回了大约65.1%的数字5图片。综合precision和recall，我们可以得出模型在识别数字5时的性能。如果precision高但recall低，意味着模型可能过于保守，倾向于预测为非5，以减少误报（false positives）。反之，如果recall高但precision低，模型可能更容易误报，把很多非5的图片误认为是5。在实际应用中，我们需要根据任务需求平衡这两个指标，选择合适的阈值或者使用F1分数等综合指标来评估模型性能。

分类混淆矩阵中，并不包含AUC和Recall这两个指标。混淆矩阵主要用于评估分类模型的性能，通过统计分类模型归错类和归对类的观测值个数，将结果展示在一个表中。混淆矩阵主要包括以下几个指标： 1. 真正例（True Positive, TP）：模型正确地将正例分类为正例的个数。 2. 假正例（False Positive, FP）：模型错误地将负例分类为正例的个数。 3. 假反例（False Negative, FN）：模型错误地将正例分类为负例的个数。 4. 真反例（True Negative, TN）：模型正确地将负例分类为负例的个数。通过这些指标，我们可以计算出其他一些评估指标，比如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）等。但是AUC（Area Under the Curve）并不是混淆矩阵中的指标，它是用来评估二分类模型的性能的一个指标，表示ROC曲线下的面积。而Recall是指分类模型正确地识别出所有正例的能力，也被称为灵敏度或真正例率。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [混淆矩阵、auc、roc](https://blog.csdn.net/fuge92/article/details/93745705)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [混淆矩阵、ROC、AUC 学习记录](https://blog.csdn.net/weixin_44912030/article/details/127291953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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