混淆矩阵（Confusion Matrix） 混淆矩阵不是评估模型的一种数值指标，但它可以让我们对分类器的预测结果有深刻的理解。学习混淆矩阵对于理解其他分类指标如查准率和查全率是很重要的。...相比分类精度，混淆矩阵的使用意味着我们在评估模型的道路上迈出了更深的一步路。混淆矩阵显示了对每一类的预测分别是正确还是错误。对于二分类任务，混淆矩阵是2x2矩阵。...与混淆矩阵相关的关键术语如下： 真阳性（TP）：把正类预测为正类（没问题） 假阳性（FP）：把负类预测为正类（不好） 假阴性（FN）：把正类预测为负类（不好） 真阴性（TN）：把负类预测为负类（没问题）...我的诀窍如下： 第二个字表示模型的预测结果 第一个字表示模型的预测是否正确 ? 假阳性也称为I类错误，假阴性也称为II型错误。 混淆矩阵的用途是计算查准率和查全率。...ROC曲线的x轴为真阳性率（TPR，即敏感性），y轴为假阳性率（FPR，定义为1 - 特异性）。 ? ? 如果阈值设置为0，则模型将所有样本预测为正值。
1）logits > pred_labels 重点说一下如何通过模型的预测结果(output，称为logits，原始输出)得到它的预测标签(test_pred_labels)： 在我们的多类分类问题中，...、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 1）混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）是在分类问题中用于评估模型性能的一种表格形式。...我们来分析一下我们的混淆矩阵： 主对角线：从左上角到右下角的数字表示模型正确预测的数量。...基于这个混淆矩阵，我们可以得出一些结论： 主对角线表现：大部分的样本被正确地分类，这可以从对角线上的深蓝色区域看出。这说明模型在许多类别上的预测都是准确的。...4.6 使用sklearn生成各种分类指标 分类报告（classification report）为我们提供了每个类别的主要分类指标的细分，这有助于我们理解模型在预测每个特定类别时的性能： # 借助混淆矩阵计算各种分类指标
混淆矩阵 混淆矩阵定义为（类x类）大小的矩阵，因此对于二进制分类，它是2x2，对于3类问题，它是3x3，依此类推。为简单起见，让我们考虑二元分类并了解矩阵的组成部分。 ?...真实正值（TP）-表示该类为“真值”的次数，您的模型也表示它为“真值”。真负数（TN）-表示该类为假值的次数，您的模型也表示它为假值。误报（FP）-表示该类为假值，但您的模型表示为真值。...def calculate_accuracy_sklearn(y, y_pred): return metrics.accuracy_score(y, y_pred) 也可以使用Python从混淆矩阵组件中计算出来...另一方面，FPR是被错误分类的负面示例的比例。ROC图总结了每个阈值的分类器性能。因此，对于每个阈值，我们都有TPR和FPR的新混淆矩阵值，这些值最终成为ROC 2-D空间中的点。...Precision @ k Precision @ k是用于多标签分类设置的流行指标之一。在此之下，我们计算给定示例的前k个预测，然后计算出这k个预测中有多少个实际上是真实标签。
混淆矩阵 混淆矩阵（confusion matrix）是一个评估分类问题常用的工具，对于 k 元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果。...对于常见的二分类，它的混淆矩阵是 2x2 的。...根据 TP、TN、FP、FN 即可得到二分类的混淆矩阵。 ? 准确度 准确率（accuracy）是指模型预测正确（包括预测为真正确和预测为假正确）的样本数量占总样本数量的比例，即 ? 其中， ?...其中，α 的大小表示召回率对精确率的相对重要程度。 多分类的情况 很多时候我们遇到的是多分类问题，这就意味着每两两类别的组合都对应一个二元的混淆矩阵。...假设得到了 n 个二分类的混淆矩阵，那如何来平均这 n 个结果呢？ 宏平均 第一种办法就是先在各个混淆矩阵中分别计算出结果，再计算平均值，这种方式称为“宏平均”。 ? ? ?
第一部分：精确度和召回率 在谈论精度和召回率之前，让我简要介绍一下什么是混淆矩阵。 混淆矩阵是表示评估二进制分类结果的最全面方法。下面是一个混淆矩阵的示例。 ?...相反，当分类正确时，我们将使用TN或TP。 从这个角度来看，我们可以轻松计算出由以下比率给出的精度： ? 因此，通过考虑所有不同的结果，我们可以说准确性是真实结果的比例。...关于精度，我们想知道正确分类为正数的预测值的比例。因此： ? 当我们要确定预测值时，精度非常有用，因为它可以告诉我们预测为正的值中有多少实际上是正值。...回想率是另一个非常有用的度量标准，它使我们能够知道例如正确分类为正数的值在实际为正的总值中所占的比例。 ? 第二部分：接收器工作特性（ROC） 现在，假设您要比较误报率（FPR）和真报率（TPR）。...重要的是要知道，当我们使用不平衡的二进制分类数据集时，F1分数比准确度更好。 无论如何，我们可以从sklean指标中导入分类报告，该报告为我们提供了F1得分以及所有指标，例如精度和召回率。 ?
混淆矩阵 介绍这些概念之前先来介绍一个概念：混淆矩阵（confusion matrix）。对于 k 元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果。...对于常见的二元分类，它的混淆矩阵是 2x2 的。 假设要对 15 个人预测是否患病，使用 1 表示患病，使用 0 表示正常。...上图展示了一个二元分类的混淆矩阵，从该混淆矩阵可以得到以下信息： 样本数据总共有 5 + 2 + 4 + 4 = 15 个 真实值为 1 并且预测值也为 1 的样本有 5 个，真实值为 1 预测值为 0...这四个值分别对应二元分类问题的混淆矩阵的四个位置。 小技巧：上面的这四个概念经常会被搞混淆（难道混淆矩阵的名称就是这么来的？），这里有个小方法帮你记住它。在医学上，一般认为阳性是患病，阴性是正常。...评估指标 说完混淆矩阵后，得到了 TP、FP、FN、TN，通过这四个概念，可以计算出各种评估指标。
plot_roc_curve( model, X_sub_train, y_sub_train ); 打印出模型在训练集上的分类报告和混淆矩阵。...混淆矩阵 在分类任务中，模型预测和标签总不是完全匹配，而混淆矩阵 (confusion matrix) 就是记录模型表现的 N×N 表格 (其中 N 为类别的数量)，通常一个轴列出真实类别，另一个轴列出预测类别...以二分类任务 (识别一个数字是 3 还是 5) 为例 N = 2 的混淆矩阵的一般形式和具体例子如下： 真负类：预测是 5 (负类)，而且分类正确。 假正类：预测是 3 (正类)，但是分类错误。...plot_roc_curve( model, X_sub_test, y_sub_test ); 打印出模型在测试集上的分类报告和混淆矩阵。...2.3 高查全率的初级模型 在两分类模型中，首先计算出预测样本为正类和负类的概率，然后选取 0.5 作为阈值，概率大于 0.5 的样本作为正类，概率小于 0.5 的样本作为负类。
从多分类到二分类 我们将介绍二元分类的概念以及如何利用它来解决类别不平衡的挑战。二元分类涉及将数据集分为两组：正组和负组。通过将问题分解为多个二类问题，这些原则也可以扩展到多类问题。...评估分类器在不平衡数据集上的性能的一个有用工具是基于混淆矩阵的指标。该矩阵提供了模型做出的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性预测的细分，从而可以更细致地了解其性能。...混淆矩阵是理解真阳性 (TP) 预测和假阴性 (FN) 预测的有用工具，在真阳性 (TP) 预测中，模型正确识别了阳性类，在假阴性 (FN) 预测中，模型错误地将样本分类为负类实际上是积极的。...混淆矩阵还提供有关假阳性 (FP) 预测的信息，其中模型错误地将样本识别为实际上是阴性的阳性类，以及真阴性 (TN) 预测，其中模型正确识别了阴性类。...通过考虑这些不同类型的预测，我们可以更全面地了解模型的性能。 为了了解分类器的性能，重要的是要考虑一系列评估指标。准确率、精确率和召回率是三个常用的指标，可以从混淆矩阵中计算出来。
混淆矩阵第 i 行、第 j 列的元素告诉我们：对于所有的测试数据，有多少测试样本的标注为第 i 个类别，但分类器返回的预测类别为 j。...通过将测试样本按数量分割，混淆矩阵可以使用一个联合概率近似表达出来。考虑如下二元分类器： ?...其中： nt=nTN+nFP+nFN+nTP 代表测试样本的总数 nTN 代表真负类的数量 nFP 代表假正类的数量 nFN 代表假负类的数量 nTP 代表真正类的数量 完美的分类器应该返回一个对角矩阵...使用「一对多」方法进行多类别分类时，我们依次对比每个类别和其他所有类别，我们只需要做这些。结果是，一旦归一化约束得到执行，则所有其他类别也都会就位，该解只有正值元素。...10. (18) 中的「一对多」编码矩阵可以使用公式 (17) 的简化版。请解释原因。 11. 写下「一对多」多类别分类器的编码矩阵。 12.
p=11160 对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。 对于二进制分类问题，所有这些性能指标都很容易获得。...微观平均值和宏观平均值表示在多类设置中解释混淆矩阵的两种方式。...在这里，我们需要为每个类 （g_i in G = {1， ldots，K } ）计算一个混淆矩阵，以使第 （i ）个混淆矩阵考虑类 （g\_i ）作为肯定类，而所有其他类 （g\_j ）作为...在下文中，我们将使用 TP\_i ， FP\_i 和 FN_i 分别在与第（i）个相关联的混淆矩阵中指示真阳性，假阳性和假阴性类。此外，让精度由 P 表示，并由 R 表示。...宏平均F1的类特定性能 由于其中的每个混淆矩阵都 cm 已经存储了一对多的预测性能，因此我们只需要从其中一个矩阵中提取这些值，然后按上述定义计算\（F1 _ {rm {macro}}）： c
在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。...比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这个预测的三类问题的混淆矩阵如下表所示： 一个三类问题的混淆矩阵 利用混淆矩阵可以充分理解分类中的错误了。...如果混淆矩阵中的非对角线元素均为0，就会得到一个近乎完美的分类器。 在接下来的讨论中，将以经典的二分类问题为例，对于多分类类比推断。 二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。...上图中涉及到很多相关概念及参数，详细请见Wiki上的定义及其混淆矩阵，这里整理肺结节识别中的几个主要参数指标如下： 正确率(Precision)： 真阳性率(True Positive Rate，TPR...三种AUC值示例： 简单说：AUC值越大的分类器，正确率越高。 为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？
p=11160 对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。 对于二进制分类问题，所有这些性能指标都很容易获得。 ...微观平均值和宏观平均值表示在多类设置中解释混淆矩阵的两种方式。...在这里，我们需要为每个类\（g_i \ in G = \ {1，\ ldots，K \} \）计算一个混淆矩阵，以使第\（i \）个混淆矩阵考虑类\（g_i \）作为肯定类，而所有其他类\（g_j \）...在下文中，我们将使用\（TP_i \），\（FP_i \）和\（FN_i \）分别在与第（i）个相关联的混淆矩阵中指示真阳性，假阳性和假阴性类。此外，让精度由\（P \）表示，并由\（R \）表示。...宏平均F1的类特定性能 由于其中的每个混淆矩阵都 cm 已经存储了一对多的预测性能，因此我们只需要从其中一个矩阵中提取这些值，然后按上述定义计算\（F1 _ {\ rm {macro}} \）： get.macro.f1
； TN 表示真负类（True Negative）的样本数，即被分类器正确预测为负类的样本数； FP 表示误报样本（False Positive）的样本数，即被分类器错误地预测为正类的样本数； FN...如何运用到多分类： 在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...为了绘制多类别的ROC曲线，在每个子问题上执行以下步骤： 将当前类别标记为正例，其他所有类别标记为负例。 计算预测概率或得分，并按照阈值确定预测结果。 根据不同阈值下的真阳率和假阳率绘制ROC曲线。...准确率：准确率是最简单直观的评估指标，表示模型正确预测的样本比例。对于多分类问题，准确率被定义为所有正确分类的样本数除以总样本数。 混淆矩阵：混淆矩阵可以提供更详细的多类别分类性能信息。...类C中有3个样本被错误地预测为A。 … 这些信息都可以通过混淆矩阵得到，并进一步计算其他指标如精确度、召回率等。
；$TN$ 表示真负类（True Negative）的样本数，即被分类器正确预测为负类的样本数；$FP$ 表示误报样本（False Positive）的样本数，即被分类器错误地预测为正类的样本数；$FN...如何运用到多分类：在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...为了绘制多类别的ROC曲线，在每个子问题上执行以下步骤：将当前类别标记为正例，其他所有类别标记为负例。计算预测概率或得分，并按照阈值确定预测结果。根据不同阈值下的真阳率和假阳率绘制ROC曲线。...准确率：准确率是最简单直观的评估指标，表示模型正确预测的样本比例。对于多分类问题，准确率被定义为所有正确分类的样本数除以总样本数。混淆矩阵：混淆矩阵可以提供更详细的多类别分类性能信息。...类C中有3个样本被错误地预测为A。... 这些信息都可以通过混淆矩阵得到，并进一步计算其他指标如精确度、召回率等。
这是衡量分类问题性能的最简单方法，其中输出可以是两种或更多类型的类。...混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预测”，此外，这两个维度都有“真阳性（TP）”、“真阴性（TN）”、“假阳性（FP）”和“假阴性（FN）”，如下所示： 与混淆矩阵相关的术语解释如下...： -真阳（TP）− 当数据点的实际类别和预测类别均为1 -真实阴（TN）− 当数据点的实际类和预测类都为0 -假阳（FP）− 当数据点的实际类别为0，预测的数据点类别为1 -假阴（FN）− 当数据点的实际类别为...1，预测的数据点类别为0 我们可以使用sklearn的混淆矩阵函数confusion_matrix，用于计算分类模型混淆矩阵的度量。...我们可以通过混淆矩阵，借助以下公式轻松计算： 我们可以使用sklearn的accuracy_score函数，计算分类模型准确性的指标 3 Precision precision定义为ML模型预测结果中：
作者：泛音/Fainke 博客：https://www.fainke.com 来自：知识交点 公众号 混淆矩阵： 也称为误差矩阵，是一种特定的表格布局，允许可视化算法的性能，通常是监督学习的算法（在无监督学习通常称为匹配矩阵...矩阵的每一行代表预测类中的实例，而每列代表实际类中的实例（反之亦然）。从字面理解：看出系统是否混淆了两个类（即通常将一个类错误标记为另一个类）（多类可以合并为二分类）。...：这就是统计学上的第二类错误（Type II Error） ④ 真实值是negative，模型认为是negative的数量（True Negative=TN） 一级评价指标混淆矩阵图例： ?...混淆矩阵例2.png 该图表示的是模型预测动物的预测数据图。...下面以猫为例，将上面的图合并为二分类问题，求出二级评价指标与三级评价指标： ? 混淆矩阵例3.png Precision： 以猫为例，66只动物里有13只是猫，其中这13只猫只有10只预测对了。
而对于信息散度与交叉熵类指标，我们给出了二值分类为特例说明，当两个边缘概率相同时，而混淆矩阵中误差不同，可以产生多种情况极值。 ? 定理4：互信息的修正计算公式。...拒识分类中混淆矩阵虽然是m乘m+1个元素，但是我们修正其互信息列单元元素计算中不包括最后一列（即拒识类别）。由此将会获得更为合理的分类评价结果。...当混淆矩阵为方阵时， 互信息的修正计算公式等同于常规互信息计算公式。 ? 对二值分类中NI（TNR, TPR）函数作三维图。其中TNR是真阴性率，TPR是真阳性率。...我们发现第二个信息论指标应用了修正的互信息计算公式最为适用于拒识分类评价。 参见该指标对四个混淆矩阵的输出计算值，由此给出它们分类质量的排序符合元准则3。而其它任何指标基本不适用于拒识分类评价。 ?...图中横坐标为一类样本的概率p1，纵坐标为互信息差，我们以完全正确分类的互信息值为基点（对应图中的顶端横线），四个混淆矩阵的互信息值与基点的差值的绝对值我们可以称为“信息代价”， 对四个混淆矩阵我们同时改变样本的概率
二分类 ---> 多分类 如果你单纯以为这次挑战赛只是将种类增加了 2 类，那可就误会大了。从学术的角度来看，这次的问题实际上是由之前的二分类问题扩展到了多分类问题。...通常在处理二分类问题时，我们只需将所涉及类别分为两类，例如：真（1），假（0），然后再进行两两配对即可。...之后根据测试结果与实际情况的对比，我们还会得到一个混淆矩阵，其中包括四类数据： 预测为真且实际为真的 True Positives（TP） 预测为假且实际为真的 False Negatives（FN）...而如果是多分类问题，例如本次挑战赛所涉及的 4 类，不仅分类将对应增加为茄子（0）、山药（1）、苦瓜（2）、西兰花（3），而且相应的混淆矩阵也将由之前的 2*2 变为 4*4。...如果多分类问题扩展到 10 类，那混淆矩阵将会变成 10*10 的矩阵。 ?
对于经典支持向量分类机来说，正负二类分类值{+1，-1}(binary classification)是最理想的分类值状态。 从训练集中自动地构造出分类器的算法叫做训练。...以一个二分类问题作为研究对象，图1的混淆矩阵显示了一个分类器可能会遭遇的所有情况，其中列（positive/negative）对应于实例实际所属的类别，行（true/false）表示分类的正确与否。...在预测分析中，混淆表（有时也称为混淆矩阵）报告假阳性，假阴性，真阳性和真阴性的数量。这比正确率具有更详细的分析。...svm(as.factor(助学金金额)~学院编号+成绩排名+table(preds,traindata$助学金金额)#分类混淆矩阵从预测结果来看，可以得到如下的混淆矩阵：通过混淆矩阵，我们可以得到准确度...从结果来看，svm模型具有较好的预测结果。 对混淆矩阵进行可视化。 由于ROC曲线是在一定范围的真阳性（TP）和假阳性（FP）的错误率之间的权衡分类器性能的技术。
在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)（https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix）的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误...比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这个预测的三类问题的混淆矩阵如下表所示： ? 一个三类问题的混淆矩阵 利用混淆矩阵可以充分理解分类中的错误了。...如果混淆矩阵中的非对角线元素均为0，就会得到一个近乎完美的分类器。 在接下来的讨论中，将以经典的二分类问题为例，对于多分类类比推断。 二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。...从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准： AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，存在至少一个阈值能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。...简单说：AUC值越大的分类器，正确率越高。 为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？
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