### 基础概念 混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种用来评估分类模型性能的可视化工具。它通过表格的形式展示实际类别与模型预测类别之间的对应关系,包括真正例(True Positive...
混淆矩阵的绘制和评价指标计算可以写在一起,在绘制混淆矩阵时,已经可以算出TP\TN\FP\FN的数值。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.svmimportSVC, LinearSVCfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 这是一个多分类问题,y_true是target,...
混淆矩阵的对角线值越高越好,表明许多正确的预测。 用Python绘制混淆矩阵 : importitertoolsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm, datasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix# import some data to play withiris = datasets.load_iris(...
每个类的错误预测数量,由预测的类组织。 然后将这些数字组织成表格或矩阵,如下所示: Expected down the side:矩阵的每一行都对应一个预测的类。 Predicted across the top:矩阵的每一列对应于一个实际的类。 然后将正确和不正确分类的计数填入表格中。 Reading混淆矩阵: 一个类的正确预测的总数进入该类值的预期...