遵义网站制作,上海建设官方网站,云计算公司排名,公司网站建设调研问卷混淆矩阵#xff08;Confusion Matrix#xff09;#xff0c;又称为错误矩阵#xff0c;是一种特别适用于监督学习中分类问题评估模型性能的工具。在机器学习领域#xff0c;混淆矩阵能够清晰地显示算法模型的分类结果和实际情况之间的差异#xff0c;常用于二分类和多分…混淆矩阵Confusion Matrix又称为错误矩阵是一种特别适用于监督学习中分类问题评估模型性能的工具。在机器学习领域混淆矩阵能够清晰地显示算法模型的分类结果和实际情况之间的差异常用于二分类和多分类问题。
一个基本的二分类混淆矩阵包含四个部分
真正类True Positive, TP模型正确预测为正类的样本数。假正类False Positive, FP模型错误预测为正类的样本数实际上它们是负类。真负类True Negative, TN模型正确预测为负类的样本数。假负类False Negative, FN模型错误预测为负类的样本数实际上它们是正类。
混淆矩阵通常以表格形式表示对于二分类问题其形式如下 通过混淆矩阵我们可以计算出多种性能指标来评估分类模型的性能如准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall或者真正率True Positive RateTPR、假正率False Positive RateFPR以及F1分数等。
准确率Accuracy是最直观的性能指标计算公式为 A c c u r a c y T P T N T P T N F P F N Accuracy \frac {TP TN} {TP TN FP FN} AccuracyTPTNFPFNTPTN 精确率Precision关注的是预测为正类的样本中有多少是真正的正类计算公式为 P r e c i s i o n T P T P F P Precision \frac {TP }{TP FP} PrecisionTPFPTP 召回率Recall或真正率TPR关注的是所有真正的正类样本中有多少被模型预测为正类计算公式为 R e c a l l T P T P F N Recall \frac {TP}{TP FN} RecallTPFNTP F1分数是精确率和召回率的调和平均值计算公式为 F 1 2 ∗ ( P r e c i s i o n ∗ R e c a l l ) P r e c i s i o n R e c a l l F1 \frac {2 * (Precision * Recall) }{Precision Recall} F1PrecisionRecall2∗(Precision∗Recall) 对于多分类问题混淆矩阵会更大每一行代表实际类别每一列代表预测类别但计算各项指标的原理与二分类问题相同。
混淆矩阵的优点在于它不仅提供了错误分类的数量还告诉我们哪些类别的预测错误最多这对于改进分类算法和模型调优非常有帮助。
