multilabel_confusion_matrix计算class-wise或sample-wise多标签混淆矩阵,在多类任务中,标签以one-vs-rest方式二值化;而 confusion_matrix 为每两个类别之间的混淆计算一个混淆矩阵。 例子: Multilabel-indicator案例: >>> import numpy as np >>> from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix >>> ...
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 ...
fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix frommatplotlibimportpyplotasplt 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 混淆矩阵 y_train_pred=cross_val_predict(sgd_clf,x_train_transed,y_train,cv=3) conf_mx=confusion_matrix(y_train,y_train_pred) print(...
输出结果 参考： 基于混淆矩阵的评价指标 识别任务中 混淆矩阵（Confusion Matrix） 用于评价 算法 好坏的指标。下图是一个二分类问题的混淆矩阵：相关术语： AccuracyRate(准确率) : (TP+TN)/(TP+TN+FN+FP) ErrorRate(误分率) : (FN+FP)/(TP+TN+FN+FP) Recall(召回率，查全率,...
1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 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))6pri...
Wikipedia entry for the Confusion matrix(维基百科和其他引用可能对轴使用不同的约定)。 例子: >>> from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] >>> confusion_matrix(y_true, y_pred) array([[2, 0, 0],...
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: 通过分类器返回的预测标签。 labels: 索引矩阵的标签列表。 normalize: 接受true/pred/all,表示对真实(行) 、预测(列)条件或所有总体的混淆矩阵进行归一化。默认为...
confusion_matrix=metrics.confusion_matrix(expected,predicted)printconfusion_matrix# print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted)) 输出结果 LogisticRegression(C=1.0,class_weight=None,dual=False,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,max_iter=100,multi_class='ovr',n_jobs=1,penalty='l2',random_...
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 参数 y_true:数组,实例的实际类别序列 y_pred:数组,实例的预测类别序列 labels:需要统计出的类别名称列表。如果为None则在y_true或y_pred中出现过的类别都将排序后作为统计类别 sample_weight:类数组,shape=样本数量,可选的...
函数:sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 输入: y_true:实际的目标结果 y_pred:预测的结果 labels: 标签,对结果中的string进行排序, 顺序对应0、1、2 sample_weight:样本的权重? 输出: 一个矩阵,shape=[y中的类型数,y中的类型数] ...