confusion matrix代码

confusion matrix代码
Confusion matrix是一种可视化工具，主要用于评估分类算法的性能。

它用来建模观察实际值与预测值之间的出错情况。

围绕混淆矩阵的代码，你可以使用Python做出以下示例：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# The true values in an array
# e.g. [0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0]
y_true = [0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0]
# The predicted values in an array
# e.g. [0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
y_pred = [0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
# Create the confusion matrix
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# Print the confusion matrix
print(conf_mat)
运行上面的代码可以在终端或控制台获得如下输出：
array([[4, 0],
[1, 3]])
这个示例中，混淆矩阵由2 x 2张量组成，指示正确预测错误预测的比例，其中，每一行代表真实的一个值，每一列代表预测的一个值。

例如，4表示实际值为0，预测值也为0的次数，3表示实际值为1，预测值为1的次数。

混淆矩阵可以作为评估模型的好坏的主要工具之一，甚至可以用来诊断模型，以便调整模型结构或调整其参数。

它还可以用于监视模型在推广到新数据集时是否发生变化。

此外，可以通过为混淆矩阵施加正则化，获得更多的有用信息。

常见的正则化方法包括按照类别计算，按行计算，以及按列计算。

总之，混淆矩阵是比较分类器的一个很有用的方法，它可以用来分析分类器表现出的错误类型，诊断模型的问题，调整参数或结构，以及帮助你计算准确率，召回率和F1分数。