初步认识混淆矩阵
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,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,下面我们先以二分类为例,看下矩
阵表现形式,如下:
二分类混淆矩阵
现在我们举个列子,并画出混淆矩阵表,假如宠物店有 10 只动物,其中 6 只狗,
4 只猫,现在有一个分类器将这 10 只动物进行分类,分类结果为 5 只狗,5 只
猫,那么我们画出分类结果混淆矩阵,并进行分析,如下(我们把狗作为正
类):
猫狗分类混淆矩阵
通过混淆矩阵我们可以轻松算的真实值狗的数量(行数量相加)为 6=5+1,分类
得到狗的数量(列数量相加)为 5=5+0,真实猫的数量为 4=0+4,分类得到猫的
数量为 5=1+4。同时,我们不难发现,对于二分类问题,矩阵中的 4 个元素刚
好表示 TP,TN,FP,TN 这四个符号量,如下图:
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