"""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 to be in group :math:`i` and predicted to be in group :math:`j`. Thus in binary class...
对于二分类问题,我们可以得到真阴性(tn)、假阳性(fp)、假阴性(fn)和真阳性(tp)的计数,如下所示: tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()print(tn, fp, fn, tp) # 2 1 2 3复制代码 Kappa系数 cohen_kappa_score函数计算 Cohen 的 kappa 统计量。 该措施旨在比较不同人类标...
在分类模型的性能评估指标总结中,已讲过混淆矩阵形式,接下来将介绍如何通过sklearn库中的confusion_matrix函数快速获得混淆矩阵。 语法格式 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None) 参数解释: y_true: 真实标签值。 y_pred: 通过分类器返回的...
conditions or all the population. If None, confusion matrix will not be normalized. Returns --- C : ndarray of shape (n_classes, n_classes) Confusion matrix whose i-th row and j-th column entry indicates the number of samples with true label being i-th class and prediced label being ...
在Python的scikit-learn库中,可以使用confusion_matrix函数来计算混淆矩阵。以下是一个简单的示例: python from sklearn.metrics import confusion_matrix #假设y_true是真实的标签,y_pred是模型预测的标签 y_true = [0, 1, 2, 2, 1, 0] y_pred = [0, 2, 1, 2, 0, 1] #计算混淆矩阵 cm = confus...
1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 1 from sklearn.metrics import confusion_matrix 2 3 #if y_true.shape=y_
使用sklearn的confusion_matrix函数计算混淆矩阵: 调用confusion_matrix函数,传入真实标签和预测标签作为参数,即可计算出混淆矩阵。python cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) 打印或可视化混淆矩阵: 你可以直接打印混淆矩阵,或者使用matplotlib或seaborn库进行可视化。python...
在上述代码中,y_true表示真实标签,y_pred表示预测结果,labels是类别标签的列表。confusion_matrix函数用于计算混淆矩阵,ConfusionMatrixDisplay类用于创建混淆矩阵的可视化对象。normalize方法用于对混淆矩阵进行归一化处理,plot方法用于绘制混淆矩阵的颜色图。 使用Sklearn的ConfusionMatrixDisplay对绘制混...
使用sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay,可以通过以下步骤进行可视化: 首先,需要使用分类模型对数据进行预测,并得到预测结果和真实标签。 然后,使用sklearn.metrics.confusion_matrix函数计算混淆矩阵。 最后,使用sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay模块的plot函数将混淆矩阵可视化。
函数原型为: sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None, normalize=None) 详情链接:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html#sklearn.metrics.confusion_matrix ...