在pd.crosstab中从混淆矩阵中查找精度

在pd.crosstab中，我们可以通过混淆矩阵来查找精度。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具，它展示了模型预测结果与真实结果之间的对应关系。

精度是混淆矩阵中正确预测的样本数占总样本数的比例。在混淆矩阵中，精度可以通过计算正确预测的正样本数和负样本数之和除以总样本数来得到。

下面是一个示例的混淆矩阵：

| | 预测为正类 | 预测为负类 | |----------|------------|------------| | 真实为正类 | TP | FN | | 真实为负类 | FP | TN |

其中，TP表示真实为正类且被正确预测为正类的样本数，FN表示真实为正类但被错误预测为负类的样本数，FP表示真实为负类但被错误预测为正类的样本数，TN表示真实为负类且被正确预测为负类的样本数。

精度的计算公式为：

精度 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

在pd.crosstab中，我们可以使用以下代码来计算精度：

import pandas as pd

# 假设混淆矩阵存储在一个DataFrame对象confusion_matrix中
confusion_matrix = pd.DataFrame({'Predicted': [1, 0, 1, 0, 1], 'Actual': [1, 0, 0, 1, 1]})

# 使用pd.crosstab计算混淆矩阵
crosstab_matrix = pd.crosstab(confusion_matrix['Actual'], confusion_matrix['Predicted'])

# 从混淆矩阵中查找精度
accuracy = (crosstab_matrix.loc[1, 1] + crosstab_matrix.loc[0, 0]) / crosstab_matrix.sum().sum()

print("精度为:", accuracy)

在这个例子中，我们假设混淆矩阵存储在一个名为confusion_matrix的DataFrame对象中。通过使用pd.crosstab函数，我们可以计算出混淆矩阵crosstab_matrix。然后，我们可以通过访问crosstab_matrix的相应元素来获取TP、TN、FP和FN的值，并根据精度的计算公式计算出精度。

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