我们来了解一下confusion_matrix()函数的参数。该函数接受两个参数:y_true和y_pred。y_true是一个一维数组,表示真实的分类标签;y_pred也是一个一维数组,表示模型的预测结果。这两个数组的长度必须相等。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...
confusion_matrix参数说明 混淆矩阵(Confusion Matrix)是机器学习领域中常用的评估分类模型性能的工具。它可以用来展示分类模型的预测结果与真实标签之间的差异,从而帮助我们了解模型在不同类别上的表现情况。 混淆矩阵是一个二维矩阵,行代表真实标签,列代表预测结果。对于一个二分类问题,混淆矩阵有四个元素,分别是真正例(...
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:
def confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None): """Compute confusion matrix to evaluate the accuracy of a classification. By definition a confusion matrix :math:`C` is such that :math:`C_{i, j}` is equal to the number of observations known ...
混淆矩阵(Confusion Matrix),也称为误差矩阵(Error Matrix),是在机器学习、统计学和模式识别中用来评估分类模型性能的工具。它是一个矩阵,用于展示一个分类器在各个分类上的性能表现,将实际类别和预测类别进行比较,从而分析分类模型的准确性、召回率、精确率等指标。
plot_confusion_matrix参数 plot_confusion_matrix是一个函数，通常用于可视化分类模型中的混淆矩阵。它可能具有以下参数：1. y_true（必需）：真实的目标变量。这通常是实际标签的数组。2. y_pred（必需）：预测的目标变量。这通常是模型预测的标签的数组。3. classes：类别标签的列表。如果未提供，则将从y_true中...
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 ...
1fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix23#if y_true.shape=y_pred.shape=(N,)4tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1]).ravel()5print('sensitivity:', tp/(tp+fn))6print('specificity:', tn/(tn+fp))78#if y_true.shape=y_pred.shape=(N, 2)9tn, fp...
二、plot_confusion_matrix 参数的作用 plot_confusion_matrix 参数的主要作用是绘制混淆矩阵,以便于我们更好地观察和分析数据。通过混淆矩阵,我们可以了解分类模型对不同类别的预测效果,进而优化模型性能。 三、plot_confusion_matrix 参数的使用方法 在使用plot_confusion_matrix 参数时,需要先导入 matplotlib 库,并创建...