混淆矩阵(Confusion Matrix)分析

本文详细探讨了优快云上一篇博客的技术内容,涵盖了编程语言、框架和开发工具等多个方面。作者通过实例解析了编程中的关键概念,包括JavaScript的高级用法、前端框架如Vue的实现原理以及版本控制工具Git的实践应用。
混淆矩阵Confusion Matrix)是机器学习中评估分类模型性能的核心工具,尤其适用于二分类和多分类任务。它通过将模型的 “预测结果” 与数据的 “真实标签” 进行交叉统计,清晰地展示模型在不同类别上的预测准确性、错误类型及分布,为后续优化(如调整阈值、改进特征)提供直观依据[^1]。 从二分类角度来看,混淆矩阵有 4 个核心指标。在此基础上还能衍生出核心评估指标。而对于多分类混淆矩阵,则是二分类混淆矩阵的扩展与解读[^1]。 在实际应用中,可以基于 SVC 的方式来进行训练及预测,计算混淆矩阵。以下是一个示例代码,展示了如何使用 Python 和相关库来计算和展示混淆矩阵,同时计算召回率: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics._classification import recall_score X, y = make_classification(random_state=0) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) print("真实的 Y值:", y_test) # SVC 方式 clf = SVC(random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) predictions = clf.predict(X_test) print("预测的 Y值:", predictions) cm = confusion_matrix(y_test, predictions) disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm) r = recall_score(y_test, predictions, average='macro') print("\n", "recall score:", r) disp.plot() plt.show() ``` 上述代码使用`sklearn`库生成分类数据,将数据划分为训练集和测试集,使用 SVC 模型进行训练和预测,计算混淆矩阵和召回率,并将混淆矩阵进行可视化展示[^2]。
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