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 >>> ...
## 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...
多标签混淆矩阵计算需要先从sklearn.metrics导入multilabel_confusion_matrix函数,参考sklearn官方文档: sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix 代码如下: from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix import numpy as np classes = ['green', 'black', 'red', 'blue'] targetSrc = [[0,1,1...
计算F1、准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、精确率(Precision)、敏感性(Sensitivity)、特异性(Specificity)需要用到的包(PS:还有一些如AUC等后面再加上用法。) fromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,average_precision_score,roc_curve,auc,precision_score,recall_score,f1_score,confusion_matrix,accuracy_...
总结 除了上面提供的多标签模型评估方法之外,sklean中还提供了其他的模型评估方法,如 混淆矩阵(multilabel_confusion_matrix)、杰卡德相似系数(jaccrd_similarity_score)等,这里就不一样介绍了。
_label = y_true[:, label_col] y_pred_label = y_pred[:, label_col] conf_mat_dict[labels[label_col]] = confusion_matrix(y_pred=y_pred_label, y_true=y_true_label) for label, matrix in conf_mat_dict.items(): print("Confusion matrix for label {}:".format(label)) print(matrix...
前面sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix 是 scikit-learn 0.21 新增的一个函数。看名字可知道是用来计算多标签的混淆矩阵的。不过也可以用它来计算多分类的混淆矩阵。MCM将多分类数据转化为2分类问题,采用one-vs-rest策略,即某一类为正样本,其余类别为负样本。每一类都作为正样本,计算混淆矩阵。按标签的顺...
因此混淆矩阵需要表示每个类别的性能。多标签混淆矩阵的计算需要sklearn.metrics中的multilabel_confusion_matrix函数，它可以提供更详细的性能指标，包括每个标签的混淆矩阵。通过遵循上述步骤，我们可以利用sklearn库高效地计算各种分类任务的混淆矩阵，从而更深入地理解模型的预测性能。
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.metricsimportroc_auc_scorefromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.datasetsimportmake_multilabel_classificationfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.multioutputimportMultiOutputClassifier ...
confusion_matrix(混淆矩阵),用来评估分类的准确性 有的分类问题,实际样本中1000个A,10个B,如果最后分类大多数B都被预测错误了,但依据其他评估方法,得分反而很高(因为A的数目相对太多导致的) >>>fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix>>>y_true = [2,0,2,2,0,1]>>>y_pred = [0,0,2,2,0,2]>>...