机器学习笔记 - 使用scikit-learn创建混淆矩阵

本文介绍了如何使用Scikit-learn创建混淆矩阵,以评估机器学习模型的性能。通过示例展示了混淆矩阵的解读,以及如何生成、训练SVM模型,并生成和可视化混淆矩阵。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、混淆矩阵概述

        在训练了有监督的机器学习模型(例如分类器)之后,您想知道它的工作情况。

        这通常是通过将一小部分称为测试集的数据分开来完成的,该数据用作模型以前从未见过的数据。

        如果它在此数据集上表现良好,那么该模型很可能在其他数据上也表现良好 - 当然,如果它是从与您的测试集相同的分布中采样的。

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