利用混淆矩阵评价决策树的性能
混淆矩阵是用于评价分类模型性能的一种常用工具，特别适用于评估决策树模型的性能。混淆矩阵是一个二维表格，用于展示模型预测结果与实际结果之间的关系。
混淆矩阵的四个关键指标如下：
- 真正例（True Positive，TP）：模型正确预测为正例的样本数。
- 真反例（True Negative，TN）：模型正确预测为反例的样本数。
- 假正例（False Positive，FP）：模型错误预测为正例的样本数。
- 假反例（False Negative，FN）：模型错误预测为反例的样本数。
基于混淆矩阵，我们可以计算出一系列评价指标，如准确率、精确率、召回率和F1值等。
- 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例，计算公式为 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。
- 精确率（Precision）：模型正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例，计算公式为 TP / (TP + FP)。
- 召回率（Recall）：模型正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。
- F1值（F1-Score）：综合考虑精确率和召回率的指标，计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。
决策树模型的性能评价可以通过混淆矩阵及其相关指标来进行。在实际应用中，决策树模型常用于分类问题，例如根据一些特征预测用户是否会购买某个产品、判断邮件是否为垃圾邮件等。
腾讯云提供了一系列与决策树相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）和腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tcaip），这些平台提供了丰富的机器学习和人工智能算法库，可以用于构建和评估决策树模型。
总结起来，利用混淆矩阵评价决策树的性能是一种常用的方法，通过计算准确率、精确率、召回率和F1值等指标，可以客观地评估决策树模型的分类效果。腾讯云提供了相关的产品和服务，可以帮助开发者构建和评估决策树模型。
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1回答
混淆矩阵
、
我对如何表示混淆矩阵感到困惑--在哪里放置FP和FN。Link1和Link2在二值分类中表现出不同的混淆矩阵。行表示实际值，列表示预测值。根据我的理解，正确的混淆矩阵应该是：
| Pred Neg| Pred Pos
|___________________
Actual Negative(class0) | TN | FP
------------------ |-------------
Actual Positive(Class1) | FN | TP
其中TN
浏览 0提问于2020-06-29得票数 2
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我使用Flair库是为了看看微调(单独实现)和嵌入投影之间是否有很大的差异(就结果而言)。我面临的问题涉及到读取结果(在本例中，实验是使用BERT嵌入完成的)。在training.log中，我得到了这个： 2019-10-10 16:27:02,964 Testing using best model ...
2019-10-10 16:27:02,966 loading file best-model.pt
2019-10-10 16:37:23,793 0.7539 0.7539 0.7539
2019-10-10 16:37:23,795
MICRO_AVG: acc 0.6
浏览 15提问于2019-10-11得票数 0
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我知道机器学习中的精确度和召回率之间的区别。一种是对假阳性进行优化，另一种是对假阴性进行优化。在统计学中，它被称为对类型I或类型II错误的优化。
然而，我很困惑在什么情况下可以得到完全相反的精确度和召回率？比如精度=1和Recall=0？
让我重复一下：
precision = true positives / (true positives + false positives)
recall = true positives / (true positives + false negatives)
这是混淆矩阵
predicted
(+) (-)
浏览 3提问于2017-06-05得票数 1
2回答
高精度支持向量机分类
、、、
我有一个二进制分类问题，我试图得到我的分类器的精确召回曲线。我使用libsvm与RBF核和概率估计选项。
为了得到曲线，我将决策阈值从0改为1，步骤为0.1。但是每次运行时，即使召回率随着阈值的增加而降低，我也会得到很高的准确率。与真阳性相比，我的假阳性率似乎总是很低。
我的结果是：
Threshold: 0.1
TOTAL TP:393, FP:1, FN: 49
Precision:0.997462, Recall: 0.889140
Threshold: 0.2
TOTAL TP:393, FP:5, FN: 70
Precision:0.987437, Recall: 0.84881
浏览 8提问于2016-03-27得票数 0
我试图获得keras的准确率、精确度和召回率指标，但这三个指标都显示出相同的值，这实际上就是准确率。
我使用的是TensorFlow文档示例中提供的指标列表：
metrics = [keras.metrics.TruePositives(name='tp'),
keras.metrics.FalsePositives(name='fp'),
keras.metrics.TrueNegatives(name='tn'),
keras.metrics.FalseNegatives(na
浏览 17提问于2020-05-16得票数 5
我正在创建决策树建模数据，如下所示。
pelvic_radius degree_spondylolisthesis class
82.45603817 41.6854736 Abnormal
114.365845 -0.421010392 Normal
完成后，我通过树运行测试数据，并将运行的输出与给定的输出进行比较。这将允许我检查我的准确性、精确性和回忆值。
TP = 0; % True Positives
TN = 0; % True Negatives
FP = 0; % False Positives
FN = 0; % False
浏览 0提问于2018-01-28得票数 5
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我知道什么？首先，
Precision= \frac{TP}{TP+FP}
Recall=\frac{TP}{TP+FN}
什么书说的？
一种宣称每一张记录都具有高召回率但精度低的模型。
据我所知，如果预测的阳性值很高，精度就会很低。但怎样才能回忆起高，如果预测积极是高的。
一种为训练集中的一个阳性记录指定一个阳性类的模型具有很高的查准率，但召回率很低。
我无法正确理解精确性与回忆之间是怎样的反比关系。
这是我找到的一个文档，但是我也无法从这个文档中理解它。
https://www.creighton.edu/fileadmin/user/HSL/docs/ref/Searching_-_召回
浏览 0提问于2021-07-02得票数 0
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我刚开始用Python语言编写GridSearchCV，但是我搞不懂这里面到底有什么好处。我见过的某个地方
scorers = {
'precision_score': make_scorer(precision_score),
'recall_score': make_scorer(recall_score),
'accuracy_score': make_scorer(accuracy_score)
}
grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid, scoring=score
浏览 2提问于2018-09-27得票数 8
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具有召回率=0的SVM和随机森林
、、、、
我正在尝试从两个值中预测一个值，这两个值可以出现在“退出”列中。我有干净的数据(大约20列和4k行包含客户的典型信息，如‘性别’，‘年龄’...)。在训练数据集中，约有20%的客户被鉴定为'1‘。我建立了两个模型--支持向量机和随机森林--但这两个模型对测试数据集的预测基本上都是'0‘(几乎每次都是)。两个模型的召回率为0。我把代码放在我认为我可以犯一些愚蠢错误的地方。你知道为什么在80%的准确率下召回率这么低吗？
def ml_model():
print('sklearn: %s' % sklearn.__version__)
df = pd
浏览 0提问于2019-11-13得票数 1
我想通过了解训练数据的混淆矩阵来了解训练数据的分布情况。但是，我不确定"train_ypre = fir_svm.predict(x_train_1)“是对还是错。
#first stage (asymmetric SVM)
# https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_separating_hyperplane_unbalanced.html : class_weight={0:minority,1:majprity}
fir_svm = SVC(C=10.0,gamma =1,kernel="rbf
浏览 1提问于2020-02-06得票数 2
2回答
我有测试数据集。数据集是不平衡的数据集。数据集的培训实例总数为543个，其中少数类(是)为75个，多数类(编号)为468个。兴趣的阶级是少数人阶级(是的)。我使用朴素贝叶斯分类器进行预测。我得到的混乱矩阵
TP TN FP FN
33 391 77 42
No class的实例总数为468，分类器真正将391个实例预测为负值。然而，分类器预测的总否定类为391+42 = 433，这些42个假负数实际上是正类，而分类器则将其预测为负数。这个解释我说得对吗？
其次，分类器预测了33个实例为真正。然而，正类TP+FP = 33+77 = 110的总预测。现在这些假阳性实际上是负的类
浏览 0提问于2022-09-10得票数 3
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如何绘制CNN的精确和回忆曲线？我已经产生了从CNN的分数，并想绘制精确-回忆曲线，但我无法得到。我使用以下方法计算了TP、TN、FP和FN：
idx = (ACTUAL()==1);
p = length(ACTUAL(idx));
n = length(ACTUAL(~idx));
N = p+n;
tp = sum(ACTUAL(idx)==PREDICTED(idx));
tn = sum(ACTUAL(~idx)==PREDICTED(~idx));
fp = n-tn;
fn = p-tp;
查准率和召回率的公式是
precision = tp/(tp+
浏览 7提问于2018-04-05得票数 3
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我正在处理一些严重不平衡的数据集，其中我的1类在二进制分类问题中占数据的4%。我有大约1000万行，并开发了一个在accuracy_score、precision_score、recall_score、f1_score、roc_auc_score中输出+.95的模型。我一直听说，数据需要平衡，否则，模型将偏向0类。在模型具有良好的f1的情况下，情况仍然是这样吗？在我的问题上，我该怎么办？
浏览 0提问于2022-12-18得票数 1
1回答
我试图使用tensorflow来预测基于timeseries数据集的决策。
我有三门课："Wait"，"Fowards"，"Backwards"
数据集高度不平衡~90%的时间是对"Wait"的决策。因此，使用accuracy作为度量是没有用的。
我需要我的模型专注于正确地识别一个模式，要么是"Fowards"，要么是"Backwards"，所以我实现了以下度量，以查看我认为相关的类的精确性和回忆性。
metrics=[tf.keras.metrics.Recall(class_id=1, name
浏览 0提问于2021-07-29得票数 1
1回答
在jupyterlab中使用scikit-学习版本0.22.1。我不能提供一个最小的可重复的例子，然而，希望这是好的，因为这是一个概念性的问题。
我在建立分类模型。我在X中有我的特征，在y中有我的目标变量。我拟合一个logistic回归模型并计算预测：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
from sklearn.linear_model im
浏览 0提问于2020-01-21得票数 2
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我想使用准确率、精确度、召回率和F-measure作为性能度量。在只考虑准确性的情况下，代码工作得很好，但是当有很多指标时，我会得到错误。我想知道我怎样才能做到这一点？
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassif
浏览 2提问于2021-03-29得票数 0
我正在使用python进行多类分类(4个类)。为了分别获得每个类的结果，我使用了以下代码：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
cnf_matrix = cm
FP = cnf_matrix.sum(axis=0) - np.diag(cnf_matrix)
FN = cnf_matrix.sum(axis=1) - np.diag(cnf_matrix)
TP = np.diag(cnf_matrix)
TN = cnf_matrix.sum() - (FP
浏览 2提问于2019-05-11得票数 2
1回答
我只使用yolo (y)来检测一个对象，使用一个多分类器(mc)对该对象进行分类。现在，问题是:如果我想计算整个系统的准确性、精确性和召回性，我与yolo的假阳性和假阴性有什么关系？
现在我正在计算整体精度，如下所示：
acc = (tp_mc + tn_mc) / (tp_mc + tn_mc + fp_mc + fn_mc + fn_y + fp_y)
为了计算精确性和回忆性，我对mc的每一个类都这样做：
precision_i = tp_mc_i / (tp_mc_i + fp_mc_i + fp_y_i)
recall_i = tp_mc_i / (tp_mc_i + fn_mc_i
浏览 0提问于2021-07-28得票数 1
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我得用角星做个模型。我真的很纠结于我的实际数据集，因此我只是试图找出一个更简单的数据集的基础。
model = Sequential([
Dense(32, input_dim=X_train.shape[1], activation="sigmoid"),
Dense(2, activation="softmax"),
])
metrics=[
tf.keras.metrics.TruePositives(name="tp"),
tf.keras.metrics.TrueNegatives(name="
浏览 1提问于2021-08-08得票数 0
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我有：
Python分类模型Weekly数据集(分类的基础)自2018年开始。每个数据集都有大约10万行和70列，(features).weekly预测结果通过xgboost模型(使用逻辑回归)以格式在数据集上进行。
- date of modelling
- items
- test_auc_mean for each item (in percentage).
自2018年1月以来，总共有100个数据集和100个prediction_results。
为了评估模型，我使用了以下度量标准：
-auc
-confusion矩阵
-accuracy
param = {
'num_
浏览 1提问于2019-10-08得票数 2
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