python機(jī)器學(xué)習(xí)混淆矩陣及confusion?matrix函數(shù)使用
關(guān)于混淆矩陣的概念，可參考此篇博文混淆矩陣
1.混淆矩陣
混淆矩陣是機(jī)器學(xué)習(xí)中總結(jié)分類模型預(yù)測(cè)結(jié)果的情形分析表，以矩陣形式將數(shù)據(jù)集中的記錄按照真實(shí)的類別與分類模型作出的分類判斷兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行匯總。這個(gè)名字來(lái)源于它可以非常容易的表明多個(gè)類別是否有混淆（也就是一個(gè)class被預(yù)測(cè)成另一個(gè)class）
下圖是混淆矩陣的一個(gè)例子
其中灰色部分是真實(shí)分類和預(yù)測(cè)分類結(jié)果相一致的，綠色部分是真實(shí)分類和預(yù)測(cè)分類不一致的，即分類錯(cuò)誤的。
2.confusion_matrix函數(shù)的使用
官方文檔中給出的用法是
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None)
y_true: 是樣本真實(shí)分類結(jié)果，y_pred: 是樣本預(yù)測(cè)分類結(jié)果
labels：是所給出的類別，通過這個(gè)可對(duì)類別進(jìn)行選擇
sample_weight : 樣本權(quán)重
實(shí)現(xiàn)例子：
from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true=[2,1,0,1,2,0] y_pred=[2,0,0,1,2,1] C=confusion_matrix(y_true, y_pred)
運(yùn)行結(jié)果：
這兒沒有標(biāo)注類別：下圖是標(biāo)注類別以后，更加好理解
關(guān)于類別順序可由 labels參數(shù)控制調(diào)整，例如 labels=[2,1,0],則類別將以這個(gè)順序自上向下排列。
默認(rèn)數(shù)字類別是從小到大排列，英文類別是按首字母順序排列
下面是官方文檔上的一個(gè)例子
y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"] y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"] confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird", "cat"])
運(yùn)行結(jié)果
array([[2, 0, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 2]])以上是關(guān)于confusion_matrix函數(shù)的用法，更多關(guān)于python混淆矩陣confusion matrix的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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