confusion_matrix函数是一个用于计算分类模型的混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一个表格,用于展示分类模型的预测结果和真实结果之间的关系。它可以帮助我们评估模型的性能,特别是在多类别分类问题中。该函数通常需要两个参数:真实标签和预测标签。真实标签是指数据集中的实际标签,而预测标签是指模型对这些数据的预测结果。函数...
在使用Python的confusion_matrix函数时,如果遇到问题,通常是由于以下几个原因之一: 输入数据格式不正确:confusion_matrix函数需要两个输入参数:真实标签和预测标签。这两个参数应该是长度相同的一维数组或列表。 未正确导入库:确保你已经正确导入了所需的库。
confusion_matrix()函数会根据这两个数组的内容生成混淆矩阵。 混淆矩阵的行表示真实标签,列表示预测结果。矩阵的每个元素表示真实标签为行对应类别,预测结果为列对应类别的样本数量。对角线上的元素表示模型正确预测的样本数量,其他元素表示模型错误预测的样本数量。下面是一个简单的示例: ``` from sklearn.metrics ...
input参数的数据类型必须是字节串,如果universal_newlines参数值为True,则input参数的数据类型必须是字符串。 该方法返回一个元组(stdout_data, stderr_data),这些数据将会是字节穿或字符串(如果universal_newlines的值为True)。 如果在timeout指定的秒数后该进程还没有结束,将会抛出一个TimeoutExpired异常。捕获这个异...
confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) y_true: 是样本真实分类结果,y_pred: 是样本预测分类结果 labels:是所给出的类别,通过这个可对类别进行选择
CONFUSION_MATRIX (targets,predictions[ USING PARAMETERS num_classes =num‑classes] OVER() 参数 实参targets和predictions必须设置为数据类型相同的输入列,即以下之一:INTEGER、BOOLEAN 或 CHAR/VARCHAR。根据数据类型,这些列将按如所示标识类: INTEGER:从零开始的连续整数(介于 0 和 (num-classes-1) 之间),其中...
混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用 1.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作出的分类判断两个标准进行汇总。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class)...
Python中的sklearn库提供了相应的方法来输出矩阵数据,非常方便,函数如下: sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 其中,y_true:是样本真实分类结果,y_pred 是样本预测分类结果 ,labels是所给出的类别,通过这个可对类别进行选择 ,sample_weight 是样本权重。这里我们...
官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) y_true: 是样本真实分类结果,y_pred: 是样本预测分类结果 labels:是所给出的类别,通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重
混淆矩阵(confusion matrix) 混淆矩阵的形式为: 基于混淆矩阵可以得到三级的指标 一级指标 表格中展示的四个就是混淆矩阵的一级指标。 True Positive(TP):表示实际为positive,预测也为positive的样本 False Positive(FP):表示实际为negative,预测为positive的样本 ...