混淆矩阵代码实现-python

原创于 2020-01-21 22:44:00 发布 · 2.7k 阅读

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本文深入解析混淆矩阵的概念及其实现方式，详细介绍真正例、伪正例、伪反例和真反例的含义，并通过代码示例展示了如何计算查准率、查全率和F1值等评估指标。理解这些概念对于评估机器学习模型的性能至关重要。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

- - 混淆矩阵
  - 代码实现

混淆矩阵

	真实值 1	真实值0
预测值 1	真正例 TP	伪正例 FP
预测值 0	伪反例 FN	真反例TN

查准率/正确率 :
$P=\frac{TP}{TP+FP}$
查全率/召回率 :
$R=\frac{TP}{TP+FN}$
F值：正确率和召回率的调和平均值
$\frac{2PR}{P+R}$

代码实现

def precision_recall(gt, preds):
    '''
    input: gt(ground_truth), preds(predictions)
    output: precision, recall
    '''
    TP = 0
    FP = 0
    FN = 0
    for t in gt:
        if t in preds:
            TP += 1
        else:
            FN += 1
    for p in preds:
        if p not in gt:
            FP += 1
    if TP+FP == 0:
        precision = 0
    else:
        precision = TP/float(TP+FP)
    if TP+FN == 0:
        recall = 0
    else:
        recall = TP/float(TP+FN)
    return precision, recall