Python混淆矩阵用例

📚旁证博引

📜用例

📜Python社群纽带关系谱和图神经 | 📜多标签混淆矩阵模型 | 📜二元分类分层混淆矩阵模型 | 📜混淆矩阵评估特征归因

✒️梗概

混淆矩阵是评估分类模型性能的有用工具。该矩阵通过将预测值与实际值进行比较，可以深入了解模型对数据进行分类的程度。理解和解释混淆矩阵可能具有挑战性，特别是对于机器学习的初学者来说。然而，理解每个单元代表的内容至关重要，因为它可以帮助您评估模型的优点和缺点。

我们将使用 Python 中的 Scikit-learn 库深入讨论混淆矩阵。我们将带您了解混淆矩阵到底是什么、为什么它很重要以及如何有效地解释其结果。此外，我们将引导您构建一个简单的机器学习模型，作为示例，该模型根据花卉的测量值对花卉种类进行分类。

混淆矩阵是用于评估机器学习算法性能的表格。它显示了算法在每个类别中正确或错误分类的样本数量。混淆矩阵有两个维度：实际维度和预测维度。在二元分类中，只有两个类（正类和负类），它看起来像这样：

$$ \begin{array}{|l|c|l|} \hline & \text { Predicted Positive } & \text { Predicted Negative } \\ \hline \text { Actual Positive } & \text { True Positive (TP) } & \text { False Negative (FN) } \\ \hline \text { Actual Negative } & \text { False Positive (FP) } & \text { True Negative (TN) } \\ \hline \end{array} $$

让我们考虑一个二元分类问题，其中有两个类：“正”和“负”。

真正例（TP）：这是指模型在实际情况下正确预测实例属于正类。换句话说，TP是指被模型正确预测为正例的正例实例的数量。
真负例（TN）：这是指模型在实际情况下正确预测实例属于负类。换句话说，TN是指被模型正确预测为负例的负例数量。
假负例（FP）：这是指模型错误地预测某个实例属于正类，而实际上它属于负类。换句话说，FP指的是被模型错误预测为正例的负例的数量。
假负例（FN）：这是指模型错误地预测某个实例属于负类，而实际上它属于正类。换句话说，FN 指的是被模型错误预测为负例的正例数量。

混淆矩阵是机器学习中评估分类模型性能的常用工具。以下是一些现实世界或业务用例，混淆矩阵可能会有所帮助：

欺诈检测：银行使用机器学习模型来识别欺诈交易。混淆矩阵通过显示真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的数量，帮助银行了解模型的执行情况
医疗诊断：医院使用机器学习模型来诊断患有某种疾病的患者。混淆矩阵通过显示真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的数量，帮助医生了解模型的准确性。
客户流失预测：公司使用机器学习模型来预测哪些客户可能会流失（停止使用他们的服务）。混淆矩阵通过显示真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的数量，帮助公司了解模型的表现如何。
情绪分析：社交媒体平台使用机器学习模型来分析用户评论并确定它们是正面还是负面。混淆矩阵通过显示真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的数量，帮助平台了解模型的准确性。
图像分类：电子商务网站使用机器学习模型自动将产品图像分类为不同类别，例如服装或电子产品。混淆矩阵通过显示每个类别的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的数量，帮助他们了解图像分类算法的执行情况。