机器学习后的混淆矩阵

混淆矩阵是机器学习中用于评估分类模型性能的一种矩阵。它将真实标签和模型预测结果进行比较，以便计算出模型的准确性、召回率、精确度和F1分数等指标。混淆矩阵通常是一个2x2的矩阵，其中行表示真实标签，列表示模型预测结果。下面是一个混淆矩阵的例子：

| 真实标签/预测结果 | 正类 | 负类 |
| ------------------ | ---- | ---- |
| 正类 | TP | FN |
| 负类 | FP | TN |

其中，TP表示真正例，即真实标签为正类，模型预测结果也为正类的样本数；FN表示假反例，即真实标签为正类，但模型预测结果为负类的样本数；FP表示假正例，即真实标签为负类，但模型预测结果为正类的样本数；TN表示真反例，即真实标签为负类，模型预测结果也为负类的样本数。

相关问题

机器学习混淆矩阵中tn怎么去确定

在机器学习中，混淆矩阵用于评估分类模型的性能。其中，TN (True Negative) 表示实际负例被正确分类的数量。TN 的值可以通过以下公式计算得出：

TN = （实际负例数）-（被错误分类为正例的数量）

实际负例数可以通过数据集中负例的数量得到，而被错误分类为正例的数量可以从混淆矩阵的 FP (False Positive) 中得到。因此，当我们知道实际负例数和 FP 数量时，就可以计算出 TN 的值。

机器学习逻辑回归的混淆矩阵

混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。对于逻辑回归模型的混淆矩阵，我们可以使用以下代码计算并打印出来：

# 导入必要的库
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 计算混淆矩阵
lr = LogisticRegression(C = 0.01, penalty = 'l2')
lr.fit(X_train_undersample,y_train_undersample.values.ravel())
y_pred = lr.predict(X_test)

cnf_matrix = confusion_matrix(y_test,y_pred)
print("混淆矩阵：")
print(cnf_matrix)