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社区首页 >问答首页 >如何定义分类混淆矩阵?

如何定义分类混淆矩阵?
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Data Science用户
提问于 2014-10-01 10:11:26
回答 1查看 592关注 0票数 3

下面是响应变量使用两个标签(是和否)的数据集:

代码语言:javascript
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AI代码解释
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No. outlook temperature humidity    windy   play
1   sunny       hot     high        FALSE   no
2   sunny       hot     high        TRUE    no
3   overcast    hot     high        FALSE   yes
4   rainy       mild    high        FALSE   yes
5   rainy       cool    normal      FALSE   yes
6   rainy       cool    normal      TRUE    no
7   overcast    cool    normal      TRUE    yes
8   sunny       mild    high        FALSE   no
9   sunny       cool    normal      FALSE   yes
10  rainy       mild    normal      FALSE   yes
11  sunny       mild    normal      TRUE    yes
12  overcast    mild    high        TRUE    yes
13  overcast    hot     normal      FALSE   yes
14  rainy       mild    high        TRUE    no

这些决定及其各自的分类如下:

代码语言:javascript
运行
AI代码解释
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1: (outlook,overcast) -> (play,yes) 
[Support=0.29 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 3, 7, 12, 13]

2: (humidity,normal), (windy,FALSE) -> (play,yes)
[Support=0.29 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 5, 9, 10]

3: (outlook,sunny), (humidity,high) -> (play,no) 
[Support=0.21 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 1, 2, 8]

4: (outlook,rainy), (windy,FALSE) -> (play,yes) 
[Support=0.21 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 4]

5: (outlook,sunny), (humidity,normal) -> (play,yes) 
[Support=0.14 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 11]

6: (outlook,rainy), (windy,TRUE) -> (play,no) 
[Support=0.14 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 6, 14]
EN

回答 1

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2014-11-14 09:32:26

你只是在预测Play = Yes还是Play = No。

混淆矩阵如下所示:

代码语言:javascript
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AI代码解释
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             Predicted
          +------+------+
          |  Yes |  No  |
    +-------------------+
A   |     |      |      |
c   | Yes |  TP  |  FP  |
t   |     |      |      |
u   +-------------------+
a   |     |      |      |
l   | No  |  FN  |  TN  |
    |     |      |      |
    +-----+------+------+

TP: True positives
FP: False positives 
FN: False negatives 
TN: True negatives

计算精度为(TP + TN)/(TP + FP + TN + FN)。

票数 8
EN
页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://datascience.stackexchange.com/questions/1189

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