SkLearn是一个Python的机器学习库,用于数据挖掘和数据分析。混淆矩阵(Confusion Matrix)是评估分类模型性能的一种常用工具,用于展示模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。
混淆矩阵是一个二维矩阵,行表示真实标签,列表示预测结果。矩阵的每个元素表示模型将一个样本预测为某个类别的次数。混淆矩阵的主要元素包括真正例(True Positive, TP)、假正例(False Positive, FP)、真反例(True Negative, TN)和假反例(False Negative, FN)。
混淆矩阵可以帮助我们计算出一系列评估指标,如准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值(F1-Score)。这些指标可以帮助我们全面评估模型的性能和效果。
在SkLearn中,可以使用confusion_matrix
函数来计算混淆矩阵。该函数接受真实标签和预测结果作为输入,并返回一个二维数组表示混淆矩阵。以下是一个示例代码:
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)
输出结果为:
[[1 1]
[1 2]]
对应的混淆矩阵为:
预测为0 预测为1
真实为0 1 1
真实为1 1 2
根据混淆矩阵,我们可以计算出准确率、精确率、召回率和F1值等评估指标,以更全面地评估模型的性能。
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