TP=confusion_matrix[0,0];FN=confusion_matrix[0,1]FP=confusion_matrix[1,0];TN=confusion_matrix[1,1]printu"TP, FN, FP, TN的值依次是:",TP,FN,FP,TNprintCutoffLinefrom__future__importdivision###""" Matrix 0 1 0 TP FN 1 FP TN precison = TP/(TP+FP) recall = TP/(TP+FN) F1 ...
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...
y_prd = poly_svm_clf.predict(m_x) print("当前模型的准确率为: {}".format(clf_correct(m_y, y_prd))) ## 评测 print(confusion_matrix(m_y, y_prd)) plot_moom(m_x, m_y) plot_moom(m_x, y_prd) plt.show() """ result 当前模型的准确率为: 1.0 [[50 0] [ 0 50]] """ 1...
我们可以使用混淆矩阵、准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。 print('Confusion Matrix:', metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Accuracy:', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Precision:', metrics.precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')) ...
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,...
confusion_matrix函数通过计算每一行对应于真实类别的混淆矩阵来评估分类准确率。 根据定义,混淆矩阵中的条目[i,j]是实际上在类 i 中,但预测在类 j 中的数量。 示例代码: from sklearn.metrics import confusion_matrixy_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]print(confusion...
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],...
print(model) LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=True) 估计模型的参数:当数据已经拟合了estimator,模型参数就能很方便的估计出来。所有的参数都是estimator对象的属性,它们以下划线结尾。 x = np.arange(10) y = 2 * x + 1 ...
print("False Negative: ", FN) # 4 正确预测 这种情况是标签和预测值相同。在本例中,当模型将垃圾邮件分类为垃圾邮件,将非垃圾邮件分类为非垃圾邮件时。 也可以计算为真正例与真负例的总和。 ICP = 0 for i in range(0,len(labels)): if labels[i] != predictions[i]: ...
print(confusion_matrix(y_true, y_pred)) 1. 2. 3. 4. 结果如下: [[2 0 0] [0 0 1] [1 0 2]] 1. 2. 3. 对于二分类问题,混淆矩阵变为了 tn,fp fn, tp from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] ...