错误分析 （Machine Learning研习十九）

错误分析

您将探索数据准备选项，尝试多个模型，筛选出最佳模型，使用 Grid SearchCV微调其超参数，并尽可能实现自动化。在此，我们假设您已经找到了一个有前途的模型，并希望找到改进它的方法。其中一种方法就是分析它所犯的错误类型。

首先，查看混淆矩阵。为此，首先需要使用 cross_val_predict() 函数进行预测；然后可以像之前一样，将标签和预测值传递给 confusion_matrix()函数。不过，由于现在有 10 个类别而不是 2 个，混淆矩阵将包含大量数字，可能难以读取。

混淆矩阵的彩色图更容易分析。要绘制这样的图表，请使用ConfusionMatrixDisplay.from_predictions() 函数，如下所示：

from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay

y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf, X_train_scaled, y_train, cv=3) ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_train, y_train_pred) plt.show() 

这就产生了 图1 中的左图。这个混淆矩阵看起来相当不错：大多数图像都在主对角线上，这意味着它们被正确分类了。请注意，对角线上第 5 行第 5 列的单元格看起来比其他数字略暗。这可能是因为模型对 5 的错误较多，也可能是因为数据集中 5 的数量比其他数字少。这就是为什么要对混淆矩阵进行归一化处理，将每个值除以相应（真实）类别中的图像总数（即除以行的总和）。只需设置 normalize="true "即可。我们还可以指定 val ues_format=".0%"参数来显示不带小数点的百分比。下面的代码将生成 图1 右侧的图表：

ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_train, y_train_pred,                                        normalize=