StratifiedKFold的混淆矩阵和分类报告
StratifiedKFold是一种用于交叉验证的算法，它是KFold的改进版本。在机器学习中，交叉验证是一种评估模型性能的常用方法。它将数据集划分为训练集和测试集，通过多次迭代训练和测试模型，以获得更准确的模型性能评估。
混淆矩阵（confusion matrix）是用来评估分类模型性能的一种表格形式。它以实际类别和预测类别为基础，将样本划分为真阳性（True Positive）、真阴性（True Negative）、假阳性（False Positive）和假阴性（False Negative）四个类别，并将其填入矩阵的不同位置。混淆矩阵可以直观地展示模型的分类结果和错误情况。
分类报告（classification report）是一种用于评估分类模型性能的指标汇总报告。它通常基于混淆矩阵的结果，提供了更全面的性能评估指标，包括精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1-score）和支持度（support）。分类报告可以帮助我们更好地理解分类模型在不同类别上的性能表现。
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相关·内容
我正在使用StratifiedKFold检查我的分类器的性能。我有两个类，我试图建立Logistic回归分类器。以下是我的代码 skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)
for train_index, test_index in skf.split(x, y):
x_train, x_test = x[train_index], x[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
tfidf = Tfidf
浏览 25提问于2019-03-05得票数 0
1回答
我试图执行5倍交叉验证在python使用Keras ANN分类器，我需要一个单一的平均分类报告和混淆矩阵的所有折叠。
我可以计算每个折叠的混淆矩阵和分类报告，并按照提供的代码片段显示它们。
问题：
如何计算所有折叠的平均混淆矩阵和平均报表？
浏览 2提问于2020-11-19得票数 0
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1回答
我正在使用scikits接口训练一个具有交叉验证(stratifiedKfold)的svm分类器。对于每个测试集(共k个)，我会得到一个分类结果。我想要一个包含所有结果的混淆矩阵。Scikits有一个混淆矩阵接口: sklearn.metrics.confusion_matrix( y_true，y_pred)我的问题是我应该如何累积y_true和y_pred的值。它们是数组(numpy)。我应该根据我的k折参数来定义数组的大小吗？对于每个结果，我应该将y_true和y-pred添加到数组中？
浏览 2提问于2012-03-16得票数 6
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1回答
这是我的代码，如何绘制分类报告？我看过这里所有的其他帖子，但大多数都是绘制混淆矩阵而不是分类报告，有人能帮我绘制分类报告吗？ import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.fe
浏览 18提问于2021-03-15得票数 3
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我知道当建立模型来预测浮动值时，报告模型验证的一个常用方法是使用k折叠技术并计算所有折叠精度的平均值(这里是一个类似的问题)。
现在假设我的模型是一个分类器，并且每个折叠输出一个混淆矩阵。我如何组合混乱矩阵
浏览 0提问于2022-09-29得票数 1
1回答
多类分类中性能指标的计算
、、、
我使用XGBoost分类器将X射线图像分类为3类.我的问题是，当我使用混淆矩阵手动(手工)计算这些值时，它显示的值与分类报告中的值不同。即使我用所有的方程式来计算。请帮助我如何进行手工计算，以找到这些值(准确性，精确性和回忆)。
这是分类报告
precision recall f1-score support
0 1.0000 0.9052 0.9502 116
1 0.8267 0.9180 0.8700 317
2 0.9627
浏览 5提问于2022-06-15得票数 -1
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我正在使用scikit学习来执行交叉验证，使用StratifiedKFold来计算f1 score，但它表明我的一些标签具有真阳性和假阳性之和，对于某些标签来说，假阳性等于零。我认为使用StratifiedKFold应该可以防止这种情况发生？为什么我会遇到这个问题？
另外，有没有办法从cross_val_score函数中获得混淆矩阵？
浏览 0提问于2014-06-22得票数 0
如何评估我的MLPClassifier模型？混淆矩阵、准确性、分类报告是否足够？我需要ROC来评估我的MLPClassifier结果吗？此外，我还使用了loss_curve函数，但它只显示了训练集的损失图。
Ps。我在处理多类分类问题。
浏览 5提问于2022-06-20得票数 0
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2回答
我有一个不平衡的分类问题，我正在使用来自imblearn的imblearn
因此，这些步骤如下：
kf = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=42, shuffle=True)
params = {
'max_depth': [2,3,5],
# 'max_features':['auto', 'sqrt', 'log2'],
# 'min_samples_leaf': [5,10,20,50,100,200,300],
浏览 7提问于2022-02-15得票数 1
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我想检验一种方法的准确性。我跑了400次，每次跑都有不同的分类。我也有基本的真理，也就是真正的分类来测试。
对于每种分类，我计算了一个混淆矩阵。现在，我想聚合这些结果，以便得到整体的混淆矩阵。我怎样才能做到这一点？
我是否可以将所有混淆矩阵之和，以获得整体矩阵？
浏览 0提问于2014-06-05得票数 10
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3回答
我有一个情感分析任务，对于这个，我的观点有5个类别(very neg，neg，neu，pos，very pos)，从1到5。所以我做了如下分类：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
tfidf_vect= TfidfVectorizer(use_idf=True, smooth_idf=True,
sublinear_tf=False, ngram_range=(2,2))
from sklearn.cross_val
浏览 1提问于2015-06-10得票数 33
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1回答
我们如何用WEKA解释成本矩阵？如果我有两个类要预测(0级和1级)，并且希望再将0级划分为1级(例如加倍惩罚)，那么矩阵格式到底是什么？
是：
0 10
20 0
还是因为
0 20
10 0
引起混淆的原因有以下两点：
1) JavaDoc for Weka CostMatrix说：
矩阵中位置i，j处的元素是将类j的实例分类为i类的惩罚。
2)然而，这篇文章的答复似乎表明情况并非如此。
给出了第一个成本矩阵，文章说：“错误分类0类的实例需要花费10，而1类实例的错误分类要花费两倍的代价。
谢谢。
浏览 2提问于2013-07-04得票数 7
我正在寻找一个可以计算多标号分类的混淆矩阵的Python库。
FYI：
学习不会支持混淆矩阵的多个标签)
多类和多标签问题的区别是什么？
浏览 0提问于2015-12-11得票数 9
我希望为我的分类模型绘制混淆矩阵。它有大约20000个文档，需要分类到90个类。我收到的混淆矩阵是巨大的。我希望绘制这个图，但我似乎只发现到处都是二分类图。有没有可能画出这个多类混淆矩阵？我尝试了一些方法，但没有显示清晰的方法。
这是我的混淆矩阵的样子：
[[3919 344 0 ..., 0 0 1]
[ 267 2739 0 ..., 0 0 0]
[ 1 6 17 ..., 0 0 0]
...,
[ 4 1 0 ..., 6 0 0]
[ 0 2
浏览 3提问于2016-02-08得票数 2
2回答
我试图在k分类器上进行交叉验证，而下面的两种方法中哪一种正确地进行交叉验证，我感到困惑。
training_scores = defaultdict(list)
validation_f1_scores = defaultdict(list)
validation_precision_scores = defaultdict(list)
validation_recall_scores = defaultdict(list)
validation_scores = defaultdict(list)
def model_1(seed, X, Y):
np.random.seed(se
浏览 2提问于2019-03-20得票数 4
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1回答
概率中的混淆矩阵
、、、
我有以下的科学学习机器学习管道：
cv = StratifiedKFold(n_splits=6)
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,
random_state=random_state)
tprs = []
aucs = []
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
i = 0
for train, test in cv.split(X, y):
probas_ = classifier.fit(X[train], y[
浏览 0提问于2017-11-13得票数 1
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1回答
Weka分类
、、
我试图在一个有32个属性的数据集上对分类机器学习算法进行数据建模，最后一列是Target class.I。我将属性数量从32个改进为6个，我觉得这对我的分类模型更有用。
我尝试执行J48和一些增量分类算法。我期望的输出结构由混淆矩阵、正确和错误分类的实例、kappa值组成。
但是我的结果没有给出任何关于正确和错误分类的instances.Also的信息，它没有预测混淆矩阵，我收到的Kappa value.All是这样的：
===摘要===
相关系数0.9482
平均绝对误差0.2106
均方根误差0.5673
相对绝对误差13.4077 %
根相对平方误差31.9157 %
实例总数1461
浏览 3提问于2015-07-30得票数 1
2回答
ROC曲线形状的不确定性
、、、
我正在做一个二元分类，我和AUC一起使用的绘制的ROC曲线对我来说似乎很奇怪。下面是一个例子。
📷
据我所知，中华民国是真实阳性率与假阳性率的视觉代表。在绘制混淆矩阵时，我可以看到大量的假阴性和假阳性：
📷
我不明白为什么中华民国的曲线只有一个断点。因此，我的问题是，为什么我们会有这样的形状，而不是典型的平滑(呃)单调增长的形状？
我尝试使用n_iter参数RandomizedSearchCV、n_splits of StratifiedKFold和使用的分类器估计器(LogisticRegression()，RandomForestClassifier())。
完全可复制代码：
from s
浏览 0提问于2022-02-27得票数 3
1回答
橙中的混淆矩阵
、、、、
我使用交叉验证来评估橙色分类算法的性能，但我对混淆矩阵有一些疑问：
如何存储与交叉验证的每个折叠关联的混淆矩阵？
结果=orngTest.crossValidation(分类器，表，5，随机种子= 1) cm =orngStat.confusionMatrices(结果)
上面你可以看到我的部分代码。正如我从文档中了解到的，对象confusionMatrices应该有5个不同的混淆矩阵，但这不是真的，因为我检查了它，并且只存储了一个对象。
有人能解释我怎么得到这5个矩阵吗？万一这是不可能的，你能解释一下我在过程结束时得到的混乱矩阵是如何计算的吗？
警局。顺便说一下，这是用橙
浏览 5提问于2015-04-28得票数 1
2回答
我正在处理一个非常不平衡的数据集，我使用了SMOTE (仅用于培训数据)。不过，我不明白为何打击前后的结果是一样的。
所附的混淆矩阵在击打前后是相同的。
这正常吗？对这个矩阵的解释是什么？
📷
编辑:这是我的分类报告，您可以看到其中一个类被模型忽略了：
📷
浏览 0提问于2021-06-06得票数 0
1回答
由于我的地理信息系统软件的计算能力有限，我试图在R中实现随机森林，以便进行图像分类。我的输入是一个多波段TIFF图像，它被训练成一个ArcGIS文件(目标值0和1)。该代码在技术上可以工作，并产生有效的输出。当我查看混淆矩阵时，我得到以下信息：
0 1 class.error
0 11 3 0.214285714
1 1 13 0.071428571
这对我的数据来说是明智的。然而，当我在GIS软件中绘制出图像分类输出(二值为0和1的二值重分类tiff )时，它以100%的成功率预测了训练数据。换句话说，输出图像没有分类错误。当混淆矩阵
浏览 6提问于2019-10-22得票数 0
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3回答
在我的问题中可以观察到N个不同的类，我的任务是检测哪些类发生在时间t(T帧)上。我创建了actualLabels和predictedLabels大小为NxT的二进制矩阵。我观察了数据，用手填写了actualLabels。如果时间t中的实例涉及nth类，则actualLabels(n,t)为1，否则为0。这是我的真实数据。然后，我对数据运行我的算法并预测观察到的类。标签自动找到并存储在predictedLabels中。
我的问题是，如何使用这些矩阵计算成功值？有什么流行的方法吗？
示例案例：让有4个类和T=5。
actualLabels = 0 0 0 0 1
浏览 1提问于2012-01-12得票数 0
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我正在使用Python，并且有一些混淆矩阵。我想通过多类分类中的混淆矩阵来计算精确度、召回率和f度量。我的结果日志不包含y_true和y_pred，只包含混淆矩阵。
你能告诉我在多类分类中如何从混淆矩阵中获得这些分数吗？
浏览 1提问于2018-01-05得票数 7
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我知道什么是混乱矩阵。
给定N个类，我们有一个NxN矩阵M，其中-每一行都是其中一个类-每列都是其中一个类
M(X，Y) =被分类为X类的元素数，并且应该被分类为Y类(当然，如果X=Y分类是正确的)。
现在我有了一组“复合类”和一个变量数的类。
用“复合”表示一个类对应于一个向量(变量长度)。例如，如果类由2元素向量表示，则可能的类是：
0,01,0
Mi的目标是使用以下方法定义一个函数：
输入:分类元素的NxM矩阵(其中分类元素的N=number，每类元素的M=number )，每个元素的预期类的NxM矩阵。
输出:对应于输入类的NXN混淆矩阵
产出实例：
[1
浏览 2提问于2012-06-26得票数 4
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9回答
如何规范混淆矩阵？
、、、、
我使用confusion_matrix()为我的分类器计算了一个混淆矩阵。混淆矩阵的对角线元素表示预测的标签与真实标签相等的点数，而非对角线元素则表示被分类器错误标记的点数。
我想规范我的混淆矩阵，使它只包含0到1之间的数字。我想从矩阵中读取正确分类样本的百分比。
我找到了几种方法来规范矩阵(行和列规范化)，但我对数学不太了解，也不确定这是否是正确的方法。
浏览 8提问于2014-01-04得票数 51
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3回答
我用keras建立了一个图像分类CNN。虽然模型本身运行良好(它在新数据上进行了正确的预测)，但我在绘制模型的混淆矩阵和分类报告时遇到了问题。
我使用ImageDataGenerator训练模型
train_path = '../DATASET/TRAIN'
test_path = '../DATASET/TEST'
IMG_BREDTH = 30
IMG_HEIGHT = 60
num_classes = 2
train_batch = ImageDataGenerator(featurewise_center=False,
浏览 4提问于2018-07-11得票数 4
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我使用决策树(C4.5)、随机森林和朴素贝叶斯对虹膜数据进行分类。我使用的是从和下载的数据集。当我训练所有的网络时，通过“分类器输出”、“类的详细精度”和“混淆矩阵”，一切都很好。但是，当我在Weka-explorer-classify test选项中选择iris-test数据并选择iris-test文件，在'more options‘中选择'output prediction’作为'csv‘并点击start时，我得到的结果如下图所示。
“分类器输出”正确地显示了分类样本，但是，“类的详细精度”和“混淆矩阵”是所有值为零的。我在选择任何选项时出错的任何建议。谢谢。
浏览 7提问于2017-08-26得票数 0
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我想用weka进行分类。我使用一些方法(随机树，随机森林，决策表，RandomSubspace.)但他们给出的结果如下。
=== Cross-validation ===
=== Summary ===
Correlation coefficient 0.1678
Mean absolute error 0.4832
Root mean squared error 0.4931
Relative absolute error 96.6501 %
Roo
浏览 4提问于2014-12-16得票数 4
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2回答
我是Python和机器学习的新手。我的工作是多类分类(3类)。我想将混乱矩阵保存为图像。现在，sklearn.metrics.confusion_matrix()帮助我找到混淆矩阵，如：
array([[35, 0, 6],
[0, 0, 3],
[5, 50, 1]])
接下来，我想知道如何将这个混淆矩阵转换成图像并保存为png。
浏览 5提问于2020-12-16得票数 2
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我有一个用sklearn.metrics.confusion_matrix创建的混淆矩阵。
现在，我想用sklearn.metrics.plot_confusion_matrix绘制它，但是第一个参数是在中指定的训练有素的分类器。问题是我没有分类器；结果是通过手动计算获得的。
是否仍然可以通过scikit-learn在一行中绘制混淆矩阵，或者我是否必须使用matplotlib自己编码？
浏览 10提问于2019-12-04得票数 17
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1回答
我用SageMaker的AWS内建算法训练了二元分类模型，并希望利用模糊矩阵对模型进行评价。然而，我看到SageMaker的培训和HyperTuner工作只是接受准确性度量。
是否有一种在SageMaker中为内置图像分类算法添加自定义度量的方法?据我所知，对于二进制分类器来说是很好的度量标准，为什么在AWS内置的图像分类算法中缺少这些度量？是否有一种方法可以对我的测试数据进行批量转换，并获得这些度量来评估模型的准确性？是否适合于评估？
浏览 1提问于2020-09-13得票数 1
在执行支持向量机分类时使用org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics，如下所示。
MulticlassMetrics metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabels.rdd());
System.out.println(metics.confusionMatrix());
我想在MulticlassMetics中坚持一些有用的矩阵，例如，精确性、回忆性和混淆矩阵。有人知道怎么做吗？我可以打印出来，但不知道如何保存他们在火花文件。
版本: spark 1.3.0，java 1.
浏览 0提问于2015-05-20得票数 1
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1回答
我正在用HOG和KNN开发手语识别系统。我有26个班级，每班180张图片。用HOG进行特征提取后，将数据集分为1/3(67%)和2/3(33%)测试。模型在测试数据集上的识别准确率达到95%。但我并没有低估所产生的混淆矩阵和分类。我认为每堂课的1/3 (33%)应该是60张图像，用于每堂课的测试。结果所生成的混淆矩阵和分类报告共享如下。令人费解的报告。帮帮忙吧。我可以看到TP的65多类图像。
📷
浏览 0提问于2021-06-11得票数 1
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1回答
基于R的多类文本分类
、、、、
我正在研究一个多类文本分类问题。我已经为同样的建立了梯度提升模型。
关于数据集的：
数据集有两列："Test_name“和"Description”。
Test_Name列中有6个标签，" description“列中有相应的描述。
My the the problem
数据准备
创建用于描述的单词向量。
使用单词向量构建一个语料库。
预处理任务，如删除数字，空格，停止词和转换为小写.
构建文档术语矩阵(dtm)。
从上面的dtm中删除稀疏的单词。
上述步骤导致一个计数频率矩阵，显示其编码应答列中每个字的频
浏览 1提问于2018-02-05得票数 0
我想要创建一个程序来分类文本数据使用支持向量机。但在此之前，我必须使用StratifiedKFold()将数据拆分为训练数据和测试数据。
，但它最终导致了以下错误:
'Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\untitled1\main.py", line 115, in <module>
y_train, y_test = labels[train_index], labels[test_index]
TypeError:
浏览 1提问于2019-04-27得票数 3
1回答
我想知道如何在libSvm分类后看到混淆矩阵？这是预测的基本结果。但我不知道如何看到困惑matrix.Thanks。
optimization finished, #iter = 134
nu = 0.433785
obj = -101.855060, rho = 0.426412
nSV = 130, nBSV = 107
Total nSV = 130
浏览 1提问于2015-01-10得票数 1
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1回答
我有一个分类问题，我想找出不应该被邀请到银行开会的潜在借款人。在数据中，大约25%的借款人不应该被邀请。我有大约4500个观察值和86个特征(许多假人)。
清理数据后，我执行以下操作：
# Separate X_train and Y_train
X = ratings_prepared[:, :-1]
y= ratings_prepared[:,-1]
##################################################################################
# Separate test and train (stratifi
浏览 109提问于2020-02-18得票数 1
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2回答
分类问题中混淆矩阵的目的是什么？
、、、、
我在学习机器学习。经过一些研究后，我了解到一个典型的分类问题工作流(在准备了数据之后)如下：
测试、培训和验证集中的数据分割
训练模型
生成混淆矩阵
分析度量标准:准确性、精确性、召回性和f1
根据我决定优化的度量来调优超参数。
我的问题是:为什么我们需要混乱矩阵？考虑到我们试图解决的问题类型，难道我们不应该知道我们需要优化什么度量吗？
我之所以问这个问题，是因为，据我所知，如果我们有足够的计算能力，我们基本上可以通过应用网格搜索(基本上包括对每个调优参数的交叉验证)将步骤2和步骤5分组，这将作为要测量的度量的输入。这意味着您需要事先知道度量，而且无法得到混淆矩阵。
谢谢您的答复。
浏览 0提问于2020-05-15得票数 2
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5回答
是否有可能在sklearn中使用针对不同错误具有不同成本的成本矩阵来训练分类器？例如，在一个2类问题中，成本矩阵将是一个2乘2的方阵。例如，A_ij =将i分类为j的成本。
我使用的主要分类器是随机森林。
谢谢。
浏览 0提问于2014-08-01得票数 13
1回答
为什么h2o.randomforest在训练多项式分类问题时，要计算袋外样本的均方误差？
我也用h2o.randomforest做过二分类，它用来在out of bag sample和training上计算AUC，但对于多分类随机森林计算均方误差，这似乎很可疑。请看这张截图。
我的目标变量是一个包含4个因子水平model1，model2，model3和model4的因子。在屏幕截图中，您还会看到这些因素的混淆矩阵。
有人能解释一下这种行为吗？
浏览 0提问于2015-10-25得票数 0
1回答
我知道，从混淆矩阵中，我们可以判断出一个分类器在猜测什么是对的和什么是错的方面有多好。
在下面的例子中，我有以下数据的样本：
在运行了随机树分类器之后，我得到了以下结果。
这是否意味着在build wind float中，分类器只能得到53/70正确的结果？
或者在build wind non float的情况下，分类器只能得到53/76正确的结果？
只是需要澄清一下-谢谢。
浏览 0提问于2015-05-10得票数 0
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我正在寻找一个使用Spark-Scala的多类分类示例，但我还找不到。具体地说，我想训练一个分类模型，并查看训练和测试数据上的所有相关指标。
Spark ML (基于DataFrame的API)是否支持多类问题的混淆矩阵？
我正在寻找Spark v2.2及以上的例子。一个端到端的例子将会非常有用。我在这里找不到混淆矩阵评估-
浏览 0提问于2018-12-27得票数 2
1回答
我正在尝试带有虹膜数据集的卡特博斯包，代码如下：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
from catboost import CatBoostClassifier
model = CatBoostClassifier(iterations=50,
learning_rate=0.1, depth=4,
loss_function='MultiClass')
from sklearn.model_sele
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
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我试图通过这里提供的代码使用Weka实验者：。这实际上给出了TP；FP比率等等，但是是否有一种方法可以得到每种分类的混淆矩阵？例如，哪些类被归类为哪些类？
浏览 11提问于2022-06-02得票数 0
1回答
我正在尝试为我的主题分类绘制一个混淆矩阵。然而，当我绘制它的时候，我看不清任何东西。我得到了草草的X和Y轴，没有正确绘制任何东西。我如何才能以更好的方式绘制它，以查看我的文档是如何分类的？我有22465个文档和88个主题。
下面是我的代码：
from pandas_confusion import ConfusionMatrix
import matplotlib.pyplot as plt
model = LogisticRegression()
model = model.fit(matrix_tmp, label_tmp)
pred = model.predict(matrix_tmp_
浏览 1提问于2016-02-08得票数 1
1回答
我正在使用Matlab神经网络工具箱来解决一个分类问题。现在，考虑单个数据集，在同一数据多次训练和分类的情况下，得到不同的精度和不同的混淆矩阵。现在我该选哪一个结果？我是否应该接受所有训练实例中获得的所有谷底，并将它们平均在某一特定结果上？
浏览 0提问于2015-09-23得票数 0
回答已采纳
1回答
如何用二进制分类器的平均结果制作混淆矩阵，例如，20次训练/测试迭代？在每次迭代中，这些集合可以有不同的大小。
浏览 0提问于2022-03-28得票数 0
1回答
我在tensorflow 1.8和python 2.7版本上工作，通过使用inception-V3进行知识转移来对图像数据集进行分类。我想使用tensorbord来可视化混淆矩阵和卷积层中的一些内核，所以我需要的是在这种情况下如何使用tf.summary.FileWriter？谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-09-26得票数 0
2回答
保存混淆矩阵
、、、
有没有可能保存sklearn.metrics生成的混淆矩阵？
我希望将不同分类算法的多个结果保存在一个数组中，或者保存在一个pandas数据框中，这样我就可以显示哪种算法效果最好。
print('Neural net: \n',confusion_matrix(Y_test, Y_pred), sep=' ')
如何在循环中保存生成的混淆矩阵？(我正在训练一组200个不同的目标变量)
array[i] = confusion_matrix(Y_test,Y_pred)
我在这里遇到了一些定义问题[数组没有定义，而在非i版本中它运行得很流畅]
此外，我正在对混淆
浏览 30提问于2017-07-16得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在为cancer=1和no=0进行二进制分类，我使用了sklearn中的混淆矩阵，这是我在测试集上的混淆矩阵：
# confusion matrix
[[18 0]
[ 7 15]]
# in my reading the order is:
TN=18
FP=0
FN=7
TP=15
但在一些教程中，我看到了FP和FN的不同顺序，有些说与我的阅读，看这里相同，而另一些则说FP和FN、请看这里相反。我的问题是，在我的情况下哪一个是正确的？请给我一个参考，以确定答案。
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
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