是指从混淆矩阵中提取出真实标签(y_true)和预测标签(y_pred),以进行模型性能评估和分析。
混淆矩阵是用于衡量分类模型性能的一种常用方法,它展示了模型对不同类别样本的分类情况。混淆矩阵通常是一个二维矩阵,行表示真实标签,列表示预测标签。
提取y_true和y_pred的步骤如下:
- 根据混淆矩阵的行数和列数,确定有几个类别。
- 以混淆矩阵的行为基准,将每一行作为一个类别的真实标签(y_true),将每一列作为一个类别的预测标签(y_pred)。
- 根据需要,可以进一步对y_true和y_pred进行处理,比如将它们转换为一维数组或向量。
通过提取y_true和y_pred,我们可以进行以下操作:
- 计算模型的精确度(Accuracy):通过将真正例和真负例的数量除以总样本数,得到模型的分类准确率。
- 计算模型的召回率(Recall):通过将真正例的数量除以真实正例的总数量,得到模型对正例的识别能力。
- 计算模型的精确率(Precision):通过将真正例的数量除以预测正例的总数量,得到模型预测为正例的准确度。
- 计算模型的F1分数(F1-score):综合考虑了精确率和召回率的指标,通过2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)计算得出。
- 可视化混淆矩阵:将混淆矩阵以图表的形式展示,可以更直观地观察模型的分类情况。
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