计算精度并在混淆矩阵中调用

Question

假设我有一个如下的混乱矩阵。如何计算精度和召回率？

Answer 1

首先，你的矩阵是倒置的。您想排列标签，以便在对角线上设置真正的正数 [(0,0),(1,1),(2,2)] sklearn 和其他软件包。

一旦我们按照正确的方向对事情进行了排序，我们就可以从这个答案中取出一页并说：

1. 真阳性在对角线位置
2. 误报是按列求和。没有对角线
3. 假阴性是按行求和。没有对角线。

\ 然后我们从 sklearn docs 中获取一些公式以获得精确度和召回率。并将其全部放入代码中：

import numpy as np
cm = np.array([[2,1,0], [3,4,5], [6,7,8]])
true_pos = np.diag(cm)
false_pos = np.sum(cm, axis=0) - true_pos
false_neg = np.sum(cm, axis=1) - true_pos

precision = np.sum(true_pos / (true_pos + false_pos))
recall = np.sum(true_pos / (true_pos + false_neg))

由于我们删除了真阳性来定义 false_positives/negatives 只是为了将它们添加回来......我们可以通过跳过几个步骤来进一步简化：

 true_pos = np.diag(cm) 
 precision = np.sum(true_pos / np.sum(cm, axis=0))
 recall = np.sum(true_pos / np.sum(cm, axis=1))