多分类任务的混淆矩阵和评价指标

之前一直不明白多分类任务的混淆矩阵，今天研究了一下。

拿一个三分类任务来说 "cat", "dog","bird"，有8个预测结果

预测值：[dog, dog, cat ,cat, cat, dog, bird, cat]

真实值：[dog, cat, cat, cat, bird, bird,cat, cat]

要对每一个类别做混淆矩阵。拿cat类来说，真实值是cat, 预测值也是cat 也就是TP 值3， 的值是 2， 真实值是不是cat,但预测值是cat, 也就是FP的值是1 ， 真实值是cat, 但预测的不是cat 也就是FN,真实值不是cat 预测值也不是cat 也就是TN 值是 2，

以此来计算评价指标

精确度

precision= TP/(TP+FP)

召回率

recall= TP/(TP+FN)

F1

F1 = 2*precision*recall / (precision + recall)