from sklearn import metrics # 混淆矩阵 print("混淆矩阵四格表输出如下:") print(metrics.confusion_matrix(y_test, predictions, labels = [0, 1])) Accuracy = metrics._scorer.accuracy_score(y_test, predictions) Sensitivity = metrics._scorer.recall_score(y_test, predictions) Specificity = metrics...
## 如果导入报错,检查一下 sk-learn version >= 0.21 >>> from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix >>> y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"] >>> y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"] >>> mcm = multilabel_confusion_matr...
from sklearn import metrics # 混淆矩阵 print("混淆矩阵四格表输出如下:") print(metrics.confusion_matrix(y_test, dt_pred, labels = [0, 1])) Accuracy = metrics._scorer.accuracy_score(y_test, dt_pred) Sensitivity = metrics._scorer.recall_score(y_test, dt_pred) Specificity = metrics._sco...
fromsklearn.datasetsimportload_wine fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix importnumpyasnp X,...
import sklearn.metrics as sm sm.confusion_matrix(实际输出, 预测输出)->混淆矩阵 2.分类模型之分类报告: sklearn.metrics提供了分类报告相关API,不仅可以得到混淆矩阵,还可以得到交叉验证查准率、召回率、f1得分的结果, 可以方便的分析出哪些样本是异常样本。
from sklearn.metrics import confusion_matrix 数据类型不匹配: 确保y_true和y_pred中的标签类型一致。例如,如果真实标签是整数,预测标签也应该是整数。 进一步分析 你可以使用pandas库将混淆矩阵转换为更易读的格式: 代码语言:javascript 复制 importpandasaspd # 将混淆矩阵转换为DataFrame cm_df=pd.DataFrame(cm,in...
首先是分类器的训练,以sklearn库中的基础分类器为例 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.svmimportSVC, LinearSVCfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltclf=LinearSVC()clf.fit(train_features, train_target)predict= clf.predict(test_fea...
from sklearn.metricsimportconfusion_matrix confmat=confusion_matrix(y_true,y_pred) 其中,y_true中保存的是正确答案数据的实际分类的数组,y_pred中保存的是预测结果数组。产生的混淆矩阵的格式如下图所示: 混淆矩阵练习: 3.准确率 所谓准确率,是指在所有的事件中,预测结果与实际情况相符(被分类到TP和TN中)的...
【4】 使用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix) 示例: Python画混淆矩阵程序示例,摘自【4】。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 from sklearn.metrics import confusion_matr...
使用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix) Summary 涉及到分类问题,我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路,本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix),本文只提供代码,给出必要注释。 Code # -*-coding:utf-8-*-fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotlib.pyplotas...