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Sklearn.metrics.classification_report混淆矩阵问题？

Sklearn.metrics.classification_report是scikit-learn库中的一个函数，用于生成分类模型的评估报告。它基于真实标签和预测标签之间的比较，提供了一系列评估指标，包括精确度、召回率、F1值和支持度等。

混淆矩阵是分类模型评估中常用的工具，用于可视化分类模型的性能。它是一个二维矩阵，其中行表示真实标签，列表示预测标签。矩阵的每个元素表示在真实标签为行索引、预测标签为列索引的情况下，样本的数量。

混淆矩阵可以帮助我们了解分类模型在不同类别上的表现情况。通过分析混淆矩阵，我们可以计算出各种评估指标，如精确度、召回率和F1值等。

  • 精确度（Precision）：表示预测为正例的样本中，真正为正例的比例。计算公式为：精确度 = 真正例 / (真正例 + 假正例)。
  • 召回率（Recall）：表示真正为正例的样本中，被预测为正例的比例。计算公式为：召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)。
  • F1值：综合考虑了精确度和召回率，是精确度和召回率的调和平均值。计算公式为：F1值 = 2 * (精确度 * 召回率) / (精确度 + 召回率)。
  • 支持度（Support）：表示每个类别在真实标签中的样本数量。

混淆矩阵和classification_report函数在分类模型的性能评估和模型选择中非常有用。通过分析混淆矩阵和评估报告，我们可以了解模型在不同类别上的表现，并根据需求选择合适的评估指标进行模型优化和改进。

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混淆矩阵(Confusion Matrix)

一句话解释版本：混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。数据分析与挖掘体系位置混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。...在分类型模型评判的指标中，常见的方法有如下三种：混淆矩阵（也称误差矩阵，Confusion Matrix）ROC曲线AUC面积本篇主要介绍第一种方法，即混淆矩阵，也称误差矩阵。...混淆矩阵的定义混淆矩阵的定义混淆矩阵（Confusion Matrix），它的本质远没有它的名字听上去那么拉风。矩阵，可以理解为就是一张表格，混淆矩阵其实就是一张表格而已。...混淆矩阵的指标预测性分类模型，肯定是希望越准越好。那么，对应到混淆矩阵中，那肯定是希望TP与TN的数量大，而FP与FN的数量小。...混淆矩阵的实例当分类问题是二分问题是，混淆矩阵可以用上面的方法计算。当分类的结果多于两种的时候，混淆矩阵同时适用。

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模型评估之混淆矩阵

其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值，下面我们先以二分类为例，看下矩阵表现形式，如下： 二分类混淆矩阵 现在我们举个列子，并画出混淆矩阵表，假如宠物店有10只动物，其中6只狗，4只猫，现在有一个分类器将这...10只动物进行分类，分类结果为5只狗，5只猫，那么我们画出分类结果混淆矩阵，并进行分析，如下（我们把狗作为正类）： 猫狗分类混淆矩阵 通过混淆矩阵我们可以轻松算的真实值狗的数量（行数量相加）为6=5+...同时，我们不难发现，对于二分类问题，矩阵中的4个元素刚好表示TP,TN,FP,TN这四个符号量，如下图： 那么对于二分类问题来说， 精确率Precision=a/(a+c)=TP/(TP+FP),TP...刚才分析的是二分类问题，那么对于多分类问题，混淆矩阵表示的含义也基本相同，这里我们以三类问题为例，看看如何根据混淆矩阵计算各指标值。...这里我们用代码演示三分类问题混淆矩阵（这里我们用confusion_matrix生成矩阵数据，然后用seaborn的热度图绘制出混淆矩阵数据），如下： #导入依赖包 import seaborn as

1.3K10

模型效果评价—混淆矩阵

本文目录 什么是混淆矩阵 混淆矩阵有关的三级指标 2.1 一级指标 2.2 二级指标 2.3 三级指标 计算混淆矩阵的实例 用Python计算混淆矩阵并图形展示 4.1 加载包 4.2 加载数据 4.3...定义绘制混淆矩阵的函数 4.4 绘制单个混淆矩阵 4.5 设定不同的阈值一次绘制多个混淆矩阵 一、什么是混淆矩阵 ?...混淆矩阵是用于评价分类模型效果的NxN矩阵，其中N是目标类别的数目。矩阵将实际类别和模型预测类别进行比较，评价模型的预测效果。...将这四个指标统计到一个矩阵表格中，就得到了混淆矩阵(Confusion Matrix)。 ?...三、计算混淆矩阵的实例 ? 当分类问题是多分类时，只要把其中一类当成一组，另外的所有类当成另一组，就可以转化成二分类问题，接下来讲一个二分类计算混淆矩阵三级指标的具体实例。

1.8K10

多分类任务的混淆矩阵

来源： DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论了如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。...对于多分类来说，它是一个 N * N 矩阵，其中 n 是编号。输出列中的类别，也称为目标属性。一二分类任务中包含了 2 个类也就是一个 2*2 矩阵，一般情况下介绍混淆矩阵都会以二分类为例。...那么将得到一个 3*3 矩阵依此类推。通过上面描述我们知道，混淆矩阵的类将具有相同数量的行和列。...我们将使用一个 3 x 3 矩阵，我们将使用我将向您展示的技巧计算 TP、TN、FP、FN 值。这个技巧也可以应用于 4*4、5*5…N*N 矩阵。...考虑这个混淆矩阵在下图 1 中的数据集的输出列中具有 A、B、C 类。

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混淆矩阵及其可视化

混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中用来总结分类模型预测结果的一个分析表，是模式识别领域中的一种常用的表达形式。...它以矩阵的形式描绘样本数据的真实属性和分类预测结果类型之间的关系，是用来评价分类器性能的一种常用方法。 我们可以通过一个简单的例子来直观理解混淆矩阵。...cat", "cat", "ant", "cat"] #预测 y_true=["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"] #真实 下图便是上面给出数据的混淆矩阵...混淆矩阵的每一行数据之和代表该类别的真实的数目，每一列之和代表该类别的预测的数目，矩阵的对角线上的数值代表被正确预测的样本数目。 那么这个混淆矩阵是如何绘制的呢？...这里给出两种简单的方法，一是使用seaborn的热力图来绘制，可以直接将混淆矩阵可视化； C=confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird"

2K20

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。...这一小节依然使用手写数字识别的数据集，不过由于本小节主要介绍多分类问题中的混淆矩阵，所以不再构造针对某一个类别的二分类数据集，使用手写数字识别中0-9的10个类别。...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...对于十分类的问题得到了一个(10 x 10)的混淆矩阵。对于这个(10 x 10)矩阵的解读方式和二分类问题中的(2 x 2)矩阵的解读方式是一模一样的。

5.1K40

分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（2）

放到混淆矩阵中就是对角线上的像元数总和除以总像元数目。 02 生产者精度 生产者精度，也称制图精度，指相对于检验数据中的任意一个随机样本，分类图上相同位置的分类结果与其相一致的概率。...放到混淆矩阵中，就是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。...放到混淆矩阵中，是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。...放到混淆矩阵中就是真实情况为A类的像元数中有多少像元数被分类器分为了别的类别。...同样，漏分误差+生产者精度=1. 06 kappa系数 1 ---概念 基于混淆矩阵，我们可以计算出kappa系数，用于检验一致性或衡量分类精度。

2.5K30

Android 混淆问题排查

问题 近期在开发过程中，突然出现混淆后程序出现运行时异常，编译是正常的，不混淆也是正常的， 错误信息如下提示 12-07 14:10:27.056 10603-10603/?...2、考虑到关闭混淆正常，开启混淆异常，那么就定位到时混淆的问题 3、既然是混淆问题那就查看混淆配置文件proguard-rules.pro，基本的配置都已经防混淆了 4、接下来的思路就是通过反编译来查看...我们继续反编译，看到继承的接口还是有问题的，虽然感觉不是这个引起的但是强迫症，把接口防混淆，加入如下代码： -keep interface com.xzxj.frame.** { *; } 第三步 运行后依然是同样的错误信息...此时对比代码分析,应该是如下问题造成的， 混淆前： public static Context getBaseApplication() { return instance; } 混淆后...所以以后遇到混淆的问题就按照提示一步一步排查，一定要反编译文件来分析问题，不然无法定位原因。 还有第一次混淆后建议反编译查看一下包里面的代码，有没有需要混淆的核心代码被keep掉了。

2.2K20

用混淆矩阵计算kappa系数「建议收藏」

从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类，看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外，还用了加权kappa系数，所以了解一下kapp系数的知识，加权kappa还没找到更好的资料...资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。...它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的...计算公式 示例（这里的混淆矩阵用百度词条里的，但是好像我常用的是实际是下标，预测类别是上标，注意一下） 为了计算方便看懂，我重画了一下 结果分析 kappa计算结果为-1-1，但通常...,bC %在百度词条里的图中，真实样本数就是按列求值，预测出来的样本就是按行求值 %这里按照kappa系数百度词条里的图来计算，但是我一般用的混淆矩阵图是反过来的。。。这里不管了。。。

2.3K10

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....使用混淆矩阵( scikit-learn 和 Tensorflow) 下面先介绍在 scikit-learn 和 tensorflow 中计算混淆矩阵的 API (Application Programming

2.7K30

3d版混淆矩阵可视化

用以上教程完成一篇SCI绝对不是问题！ 混淆矩阵大家应该都不陌生，但是3d版的混淆矩阵你见过吗？...今天的3d版混淆矩阵来自一位粉丝求助，图形如下： doi:10.1007/s12072-021-10188-5 千万不要被这个图难住了，它其实非常简单，你把它的z轴去掉，看看是不是就是普通的混淆矩阵？...3d柱状图嘛 我们就用这篇推文中的混淆矩阵为例：ROC阳性结果还是阴性结果？...如果要可视化混淆矩阵，简单的2维非常简单，比如用ggplot2即可： library(tidyverse) ggplot(df1, aes(pred, outcome))+ geom_tile(...3d版混淆矩阵可视化 也是很简单，使用barplot3d这个包即可。 library(barplot3d) 注意这个包画图的顺序：从左到右，从前到后！

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模型评价之混淆矩阵、ROC曲线与AUC

本节课就给大家详细讲解分类模型中常用的模型评价方法--混淆矩阵、ROC曲线与AUC。                      ...混淆矩阵 我们以常见的二分类问题为例，假设模型预测为正例记为1(positive)，反例记为0(negative)，那么我们可以根据实际情况与模型预测情况得到以下一张表格，它就是我们常说的混！淆！...那么，对应到混淆矩阵中，就是希望TP与TN对应位置的数值越大越好，而FP与FN对应位置的数值越小越好。...score = 2*P*R/(P + R) (P代表精确率，R代表召回率） 注：1、以上几个指标范围在0-1之间，数值越大表示相应结果越好； 2、精确率是针对预测结果而言的，召回率是针对实际结果而言的； 3、混淆矩阵也可以用作多分类问题...ok，到这里混淆矩阵、ROC曲线与AUC你都懂了吗？不懂就慢慢消化吧。下节课给大家带来更刺激的SVM，敬请期待～

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