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Logistic回归中的混淆矩阵

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种矩阵表示方法，常用于二分类问题。在Logistic回归中，混淆矩阵用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。

混淆矩阵通常由四个指标组成：

  1. 真正例（True Positive，TP）：模型将正例正确地预测为正例的数量。
  2. 假正例（False Positive，FP）：模型将负例错误地预测为正例的数量。
  3. 假反例（False Negative，FN）：模型将正例错误地预测为负例的数量。
  4. 真反例（True Negative，TN）：模型将负例正确地预测为负例的数量。

混淆矩阵的示例：

预测为正例

预测为负例

真实正例

TP

FN

真实负例

FP

TN

混淆矩阵可以帮助我们计算出一系列与分类模型性能相关的指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值（F1-Score）等。

  • 准确率：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 + FP + TN + FN)。
  • 精确率：模型预测为正例的样本中，真正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FP)。
  • 召回率：真实正例中，模型预测为正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。
  • F1 值：综合考虑精确率和召回率的指标，计算公式为 2 (精确率 召回率) / (精确率 + 召回率)。

混淆矩阵在评估分类模型性能时非常有用，可以帮助我们了解模型的预测能力以及对不同类别的分类情况。在实际应用中，可以根据混淆矩阵的结果进行模型调优或者制定相应的策略。

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利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例

前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢，直接做表或者是前端可视化，小编曾经就尝试过用前端（D5）做出来，然后截图，显得不那么好看。。...，放一下你的混淆矩阵就可以，当然可视化混淆矩阵这一步也可以直接在模型运行中完成。...补充知识：混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow) 原理 在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能...通过混淆矩阵, 可以很容易看出系统是否会弄混两个类, 这也是混淆矩阵名字的由来....打印混淆矩阵实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class） 下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...=None) y_true: 是样本真实分类结果，y_pred: 是样本预测分类结果 labels：是所给出的类别，通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重 实现例子：

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CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

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python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....但是现在就不会了，只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了，大大的节省了时间。有句话叫以空间换时间，最适合用来表达这个意思。 2....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词....这里采用动态规划的最优化搜索。

1.6K50

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100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归

当我们输入特征，得到的hθ(x)其实是这个样本属于1这个分类的概率值。也就是说，逻辑回归是用来得到样本属于某个分类的概率。 ? ? 2.评价 回想起之前线性回归中所用到的损失函数： ? 　...如果在逻辑回归中也运用这种损失函数，得到的函数J是一个非凸函数，存在多个局部最小值，很难进行求解，因此需要换一个cost函数。重新定义个cost函数如下： ?...因此我们的特征矩阵将是这两列。我们尝试寻找用户年龄与预估薪资之间的某种相关性，以及他是否购买SUV的决定。 ?...现在我们将评估逻辑回归模型是否正确的学习和理解。因此这个混淆矩阵将包含我们模型的正确和错误的预测。...生成混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) 可视化 from matplotlib.colors

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机器学习算法之逻辑回归

—— Arianna Huffington" 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型。虽然名字中带有「回归」，但它却不是回归算法，而是一种分类算法。...通过以上示例，可以发现其特点，那就是同属于两个类别之间的判断。逻辑回归可谓是解决二分类问题的利器。 2.原理 要想熟悉逻辑回归，必须掌握以下两点： 1) 逻辑回归中，其输入值是什么？...2) 如何判断逻辑回归的输出？ 2.1 输入 ? 逻辑回归的输入其实就是一个线性回归的结果。...当预测结果不准确时，在线性回归中使用了均方误差衡量损失，那么对于逻辑回归，该如何去衡量此损失呢？ 3.损失及优化 3.1 损失 逻辑回归的损失，称之为对数似然损失，公式如下： 1) 分开类别： ?...4.分类评估方法 4.1 混淆矩阵 在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类) ?

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机器学习入门 10-8 多分类问题中的混淆矩阵

本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。...本小节来简单看一下如何利用前几个小节学习的指标来处理多分类问题，在前几个小节的二分类问题中介绍了一个非常重要的小工具混淆矩阵，由混淆矩阵推导出了很多重要的指标，因此最后着重介绍多分类问题中的混淆矩阵。...b 多分类问题中的混淆矩阵 这一小节的重点是介绍多分类问题中的混淆矩阵，不同于sklearn中的precision_score、recall_score和f1_score，sklearn中的混淆矩阵天然支持多分类问题...这里将混淆矩阵映射成灰度图像，因此传入plt.cm.gray； 调用plt.show()绘制混淆矩阵映射的灰度图像； 通过matplotlib将混淆矩阵映射成了灰度图像，在灰度图像上越亮的地方代表数值越大...矩阵的值等于混淆矩阵中的每一个元素值除以混淆矩阵每一个行的和，即cfm / row_sums； 我们并不关注那些完全预测正确的结果，所以使用fill_diagonal函数将error_matrix中对角线位置的值设置为

5K40

机器学习与深度学习习题集（上）

7.计算下面多元函数的雅克比矩阵： ? 8.计算下面多元函数的Hessian矩阵： ? 9.计算下面函数的所有极值点，并指明是极大值还是极小值： ? 10.推导多元函数梯度下降法的迭代公式。...18.证明如果采用均方误差函数，线性回归的优化问题是凸优化问题。 19.推导线性回归的梯度下降迭代公式。 20.解释混淆矩阵的概念。 21.解释岭回归的原理。 22.解释LASSO回归的原理。...第11章 线性模型 1.logistic回归中是否一定要使用logistic函数得到概率值？能使用其他函数吗？ 2.名称解释：对数似然比。 3.logistic是线性模型还是非线性模型？...4.logistic回归是生成模型还是判别模型？ 5.如果样本标签值为0或1，推导logistic回归的对数似然函数： ? 6.logistic回归中为什么使用交叉熵而不使用欧氏距离作为损失函数？...7.证明logistic回归的优化问题是凸优化问题： ? 8.推导logistic回归的梯度下降迭代公式。 9.如果类别别标签为+1和-1，推导logistic回归的对数似然函数： ?

2.5K22

SoftMax回归详解

首先回归一下之前的logistics回归，在logistics回归中，训练数据集由 m 个已标记的样本构成，即：{（x[^1], y[^1]）,（x[^2], y[^2]）,......在 softmax回归中，我们解决的是多分类问题，类标 y 可以取 k 个不同的值（而不是 2 个）。因此，对于训练集{（x[^1], y[^1]）,（x[^2], y[^2]）,......在Softmax 回归中将 x 分类为类别 j 的概率为： ? 对于 J(θ) 的最小化问题，目前还没有闭式解法。因此，我们使用迭代的优化算法（例如梯度下降法，或 L-BFGS）。...此时的 Hessian矩阵变为可逆矩阵，并且因为是凸函数，梯度下降法和 LBFGS等算法可以保证收敛到全局最优解。为了使用优化算法，我们需要求得这个新函数 J(θ) 的导数，如下： ?...6. softmax回归与logistics回归的关系 当类别数 k=2 时，softmax 回归退化为 logistic 回归。这表明 softmax 回归是 logistic回归的一般形式。

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机器学习入门 10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵

先来看看对于一个作用在一组数据上的分类算法如何得到混淆矩阵，进一步就会看到通过这个混淆矩阵能够得到各种比分类准确度还要好的分类指标。 这一小节先来看一看对于二分类问题相应的混淆矩阵是如何创建的。...对于二分类问题来说，混淆矩阵实际上是一个(2, 2)的矩阵，也就是说混淆矩阵中一共有4个元素。 ?...▲二分类问题的混淆矩阵 上图中最上面一行和最左边一列对应的就是这个混淆矩阵相应的行和列的名称，真正的数值分布在(2, 2)的矩阵中： 矩阵中的每一行代表对于预测的问题来说相应的真实值是多少，这里将真实值写成...▲算法预测1万个人的混淆矩阵 对于(2, 2)的混淆矩阵： 对于(0, 0)位置表示的是对于这1万个人中有9978个人他们本身并没有患癌症，同时我们的算法正确预测出他们也并没有患癌症，这就是True...这一小节介绍了混淆矩阵这个工具，在下一小节来看看通过混淆矩阵，我们可以创建出怎样的评价指标，而这些评价指标为什么会比直接看整个算法的分类准确度要更加的好。

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吴恩达机器学习笔记

如下，首先要对数据进行矩阵构造，构造后的X的维度为m*（n+1）,theta为（n+1）*1，y为m*1 ?...1，反之为0，实际上效果并不好，因为分类并不一定是一个线性函数，因此本节主要讲的内容为logistic regression，之所以称之为logistic是因为hypothesis函数使用了logistic...代价函数 线性回归中的代价函数已经不再适用于逻辑回归中，因为sigmoid函数将造成输出振荡，具有多个局部最小值，即“非凸”。逻辑回归中选用的代价函数如下： ? 可将代价函数合并为 ? ? ?...该代价函数保证了逻辑回归中J(θ)的凸性质。 则J(θ)为 ? 向量化的表示为 ? 通用的梯度下降方法为 ? 应用到逻辑回归中如下 ?...矩阵L的维度为(n+1)*(n+1），当m（样本数）<n（特征数）时，矩阵XTX是不可逆的，但加上λL后， ? 可逆 logistic 回归的正则化 逻辑回归的代价函数为： ? 加上正则项 ?

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机器学习：Logstic回归

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《深度学习Ng》课程学习笔记01week2——神经网络基础

postId=77852727 2.1 二分分类 二分类例子： 判断图片中是否有猫： 将图片RGB矩阵拉伸为向量： ? ? 使用上面的特征向量来判断图片中是否有猫。...2.2 logistic 回归 ? ? ? 2.3 logistic 回归损失函数 这里给出的是交叉熵损失函数： ? 2.4 梯度下降法 为了最小化代价函数，找到 w,b 的最优解 ?...2.5 到 2.8 是非常基础的导数讲解，这里就不做笔记了。 2.9 logistic 回归中的梯度下降法 ? 2.10 m 个样本的梯度下降 ? 计算步骤为： ?...2.11 向量化 我们讲上述的计算步骤向量化： ? 向量化 和 循环的代码对比： ? 我们可以看到向量化比循环的代码快了300倍左右。 2.12 向量化的更多例子 ? ?...回到我们梯度下降的步骤，将其改为向量化： ? 2.13 向量化 logistic 回归 ? 2.14 向量化 logistic 回归的梯度输出 进一步向量化 logistic 回归： ?

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