混淆矩阵计算所有类别的fn

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具，它可以展示模型在各个类别上的分类结果。在混淆矩阵中，每一行代表实际类别，每一列代表预测类别。对于二分类问题，混淆矩阵的形式如下：

预测正例 预测负例
实际正例 TP FN
实际负例 FP TN

其中，TP（True Positive）表示实际为正例且被正确预测为正例的样本数，FN（False Negative）表示实际为正例但被错误预测为负例的样本数，FP（False Positive）表示实际为负例但被错误预测为正例的样本数，TN（True Negative）表示实际为负例且被正确预测为负例的样本数。

对于多分类问题，混淆矩阵的形式会稍有不同，但原理相同。计算所有类别的FN（False Negative）时，需要将每个类别作为正例，其他类别作为负例，计算对应的FN值。

相关问题

多类混淆矩阵计算 recall

多类混淆矩阵是用于评估多类分类模型性能的一种常用工具。在混淆矩阵中，每一行表示真实类别，每一列表示预测类别。

Recall（召回率）是多类混淆矩阵中的一个重要指标，用于评估模型对于某一类别的识别能力。Recall即为某一类别的真实样本被正确识别为该类别的比例。

计算recall的方法如下：

首先，我们需要定位到混淆矩阵中某一类别所在的行。

然后，找到该行中对应的元素，即该类别的真正例（True Positive, TP）、假反例（False Negative, FN）。

Recall可以通过以下公式计算：

Recall = TP / (TP + FN)

其中，TP代表该类别的真实样本被正确识别为该类别的数量，FN代表该类别的真实样本被错误识别为其他类别的数量。

以一个示例来说明，假设我们有一个3类的混淆矩阵如下：

类别A 类别B 类别C
真实类别A 10 2 3
真实类别B 1 8 4
真实类别C 2 5 9

我们想要计算类别B的Recall。我们首先找到混淆矩阵中第二行对应的类别，然后在该行中找到对应的元素。类别B的TP为8（即第二行第二列的元素），FN为5（即第二行第一列和第二列的元素的和）。

根据公式，我们可以计算类别B的Recall为：

Recall_B = 8 / (8 + 5) = 8 / 13 ≈ 0.615

因此，在该示例中，类别B的Recall为约为0.615。

python中混淆矩阵计算精度

在Python中，混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它可以展示模型在不同类别上的分类结果，并计算出各种评估指标，包括精度。

混淆矩阵是一个二维矩阵，行表示实际类别，列表示预测类别。对于二分类问题，混淆矩阵通常是一个2x2的矩阵，包括四个元素：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）。

精度（Accuracy）是混淆矩阵中对角线元素之和除以总样本数的比例，即：
精度 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

在Python中，可以使用scikit-learn库来计算混淆矩阵和精度。下面是一个示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

# 实际类别和预测类别
y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print("Confusion Matrix:")
print(cm)

# 计算精度
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

输出结果为：

Confusion Matrix:
[[1 1]
 [1 2]]
Accuracy: 0.6