混淆矩阵及其在Python多分类中的应用

混淆矩阵及其在Python多分类中的应用

混淆矩阵是机器学习和统计学中常用的工具，可用于评估分类模型的性能。本文将介绍混淆矩阵的概念，以及如何使用Python计算和可视化混淆矩阵，同时使用sklearn框架中的iris数据集进行实例演示。

混淆矩阵是一个N x N矩阵（N为类别数量），其中对角线上的元素表示模型正确分类每个类别的样本数量，非对角线上的元素表示实际属于一个类别但被模型分类为另一个类别的样本数量。具体而言，混淆矩阵通常包括以下四个方面的指标：

真正类（True Positive, TP）：实际属于某一类别，模型也将其预测为该类别的样本数量。

假负类（False Negative, FN）：实际属于某一类别，但模型未将其分类为该类别的样本数量。

假正类（False Positive, FP）：实际不属于某一类别，但模型将其分类为该类别的样本数量。

真负类（True Negative, TN）：实际不属于某一类别，且模型也没有将其分类为该类别的样本数量。

以下是如何使用Python使用混淆矩阵计算和可视化的示例代码：

import n