confusion_matrix

最新推荐文章于 2025-06-05 11:02:38 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-05 11:02:38 发布 · 1.1k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细解析了混淆矩阵在机器学习中的应用，通过一个具体例子展示了如何理解混淆矩阵的各个元素，即真正例、假正例、真负例和假负例的数量。

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

y_true=[0,0,0,1,1,1,1,1]
y_pred=[0,1,1,0,0,1,1,1]
confusion_matrix(y_true,y_pred)
array([[1, 2],
[2, 3]])

函数结果的理解如下：
pred &true中包含的数字有0，1两个，则：
00位置上的数表示的是实际上是0，预测值为0的个数，在本例中为1；
01位置上的数表示实际上是0，预测值为1的个数，在本例中为2；
10位置上的数表示实际上是1，预测值为0的个数，在本例中为2；
11位置上的数表示实际上是1，预测值为1的个数，在本例中为3；

混淆矩阵（Confusion Matrix）
qq_40844444的博客
11-19 942
混淆矩阵（Confusion Matrix），也称为错误矩阵，是一种特别适用于监督学习的评估分类模型性能的表格。它展示了实际类别与模型预测类别的关系，能够直观地看出模型在哪些类别上预测得准确，在哪些类别上存在混淆。在这段代码中，我们首先生成了一个模拟的二分类数据集，并划分了训练集和测试集。混淆矩阵是通过将模型的预测结果与实际结果进行对比生成的。矩阵的行代表实际类别，列代表预测类别。在二分类问题中，混淆矩阵是一个2x2的矩阵；在多分类问题中，矩阵的大小为CxC，其中C是类别的数量。库绘制混淆矩阵的热力图。
详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）
01-01
涉及到分类问题，我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路，本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix），本文只提供代码，给出必要注释。 Code​ # -*-coding:utf-8-*- from ...
混淆矩阵(Confusion Matrix)
joeland209的博客
05-02 4万+
混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。 以下有几个概念需要先说明： TP(True Positive): 真实为0，预测也为0 FN(False Negative): 真实为0，预测为1 FP(False Positive): 真实为1，预测为0 TN(True Negative): 真实为0，预测也为0 :分类模型总体判断的准确率(包括了所有cl
sklearn.metrics中confusion_matrix混淆矩阵
最新发布
weixin_46250368的博客
06-05 356
sklearn.metrics.confusion_matrix函数计算混淆矩阵结果中标签的对应关系。
Confusion Matrix
Miracle.Zhao的博客
01-15 1292
论文中咱们会经常看见一类图，比如说多类别文类问题，那么每一个类别分到其他类别都有一些数据，但是分到自己类别的毕竟多，这样计算百分比之后就形成了一个矩阵，如果分类正确率高的话，那么对角线上的元素的值，也就是自己到自己的那一部分，value就大。我最近也在做多分类问题，要画这样的图，但是发现确实很少有代码，自己画的确实不好看，还牵扯到值的显示和x轴标签的旋转问题，所以一直自己也没空仔细研究，就去sta
【Pytorch】进阶学习：深入解析 sklearn.metrics 中的 confusion_matrix（混淆矩阵）
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-25 6229
【🔍Pytorch进阶】解锁分类神器🔑！深入剖析sklearn.metrics中的confusion_matrix📊。从原理到实践，让你轻松掌握混淆矩阵的奥秘🌈。可视化技巧助你一臂之力，直观展示模型性能📈。揭秘性能指标，准确评估分类效果🎯。更有局限性分析与改进方法，让你的模型更上一层楼🚀。探索扩展应用，拓宽机器学习视野🌍。读完这篇博客，你将成为混淆矩阵的行家里手！#混淆矩阵 #机器学习 #性能评估 #分类模型 #sklearn
【scikit-learn】sklearn.metrics.confusion_matrix() 函数：混淆矩阵，分类模型评估
彬彬侠的博客
03-13 1327
confusion_matrix（混淆矩阵）是sklearn.metrics提供的分类模型评估工具，用于计算真实类别和预测类别之间的对比关系。通过matplotlib或seaborn可视化混淆矩阵，更直观地查看误分类情况。可以结合accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score进一步评估模型性能。可以使用normalize='true'计算归一化混淆矩阵，查看每个类别的分类情况。
confusion_matrix1.zip_confusion_matrix1_matlab混淆矩阵_混淆矩阵_混淆矩阵matl
07-15
标题中的"confusion_matrix1.zip_confusion_matrix1_matlab混淆矩阵_混淆矩阵_混淆矩阵matlab 画混淆矩阵"表明这是一个使用MATLAB编写的程序，用于绘制和理解混淆矩阵。MATLAB是一种广泛使用的数值计算和数据可视化...
object_detection_confusion_matrix:Python类，用于计算对象检测任务的混淆矩阵
05-11
ConfusionMatrix类可用于为对象检测任务生成混淆矩阵。 用法 在测试代​​码中，您需要使用适当的参数声明ConfusionMatrix类。 conf_mat = ConfusionMatrix(num_classes = 3, CONF_THRESHOLD = 0.3, IOU_THRESHOLD...
confusion_matrix.py
07-30
绘制混淆矩阵函数
[机器学习笔记] 混淆矩阵（Confusion Matrix）
热门推荐
梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。
03-24 21万+
混淆矩阵（Confusion Matrix） 在机器学习领域，混淆矩阵（Confusion Matrix），又称为可能性矩阵或错误矩阵。混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。 混淆矩阵的结构一般如下图表示的方法。 混淆矩阵要表达的含义： 混淆矩阵的每一列代表了预测...
Confusion matrix_Curve
07-06
混淆矩阵、准确率、召回率、精准率、ROC曲线计算和可视化
多分类问题中混淆矩阵(Confusion Matrix)的Matlab画法
12-07
Matlab code for computing and visualization: Confusion Matrix, Precision/Recall, ROC, Accuracy, F-Measure etc. for Classification. Matlab通过分类的label计算混淆矩阵Confusion Matrix并且显示的函数只要一句代码就行了，方便。 [confusion_matrix]=compute_confusion_matrix(predict_label,num_in_class,name_class);
模型评估——混淆矩阵confusion_matrix
abc123mma的博客
02-04 1万+
本篇文章我们讲一个评估方法，混淆矩阵（confusion_matrix ） 混淆矩阵定义及表示含义 ： 混淆矩阵以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 TP（True Positive）: 将正类预测为正类数 即正确预测，真实为0，预测也为0 FN （False Negative）：将正类预测为负类 即错误预测，真实为0，预测为1 FP（False Positive）：将负类预测为正类数 即错误预测...
confusion_matrix的输出
12-31
### Confusion Matrix 的输出形式及其含义 在 Python 中，`sklearn.metrics.confusion_matrix` 函数用于生成混淆矩阵。该函数返回的是一个二维数组 (matrix)，其中每一行代表实际类别，每一列代表预测类别。 对于二分类问题，混淆矩阵是一个 2×2 矩阵[^1]： | | Predicted Negative | Predicted Positive | |---------------|--------------------|--------------------| | **Actual Negative** | True Negatives | False Positives | | **Actual Positive** | False Negatives | True Positives | - **True Positives (TP)**: 实际为正类且被正确预测为正类的数量。 - **False Positives (FP)**: 实际为负类却被错误地预测为正类的数量。 - **False Negatives (FN)**: 实际为正类但却被错误地预测为负类的数量。 - **True Negatives (TN)**: 实际为负类且被正确预测为负类的数量。 #### 使用 `confusion_matrix` 函数的例子 下面展示如何利用 `scikit-learn` 库中的 `confusion_matrix` 来创建并打印混淆矩阵: ```python from sklearn.metrics import confusion_matrix import numpy as np # 假设这是真实标签和预测结果 y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0] y_pred = [0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) print(cm) ``` 这段代码将会输出如下所示的混淆矩阵: ``` [[3 1] [2 2]] ``` 这里的第一行表示当样本的真实标签为 0（即负类）时的情况；第二行则对应于真实标签为 1（即正类）。因此，在这个例子中： - 左上角的数值(3) 表示 TN； - 右下角的数值(2) 表示 TP； - 其他位置分别对应 FP 和 FN。 通过这种方式可以直观理解模型的表现情况，并进一步分析其性能特点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值