从混淆矩阵中提取y_true和y_pred

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：

1. 根据混淆矩阵的行数和列数，确定有几个类别。
2. 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）。
3. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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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