confusionmatrix什么意思（混淆矩阵（Confusion Matrix））
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混淆矩阵(Confusion Matrix)
假设有一个算法，其预测某种癌症的准确率为99.9%。这个算法好吗？ 99.9%的准确率看上去很高，但是如果这种癌症本身的发病率只有0.1%，即使不训练模型而直接预测所有人都是健康人，这样的预测的准确率也能达到99.9%。 更极端的情况，如果这种癌症本身的发病率只有0.01%，这算法预测的准确率还不如直接预测所有人都健康。 对于极度偏斜的数据(癌症患者的人数和健康人数量差别特别大)（skewed data），用准确率评价分类算法好坏有局限性。 解决方法：混淆矩阵 0 - Negative - 阴性, 1 - Positive - 阳性 1是我们关注的部分。 00位置代表有9978人真实没患癌症; 模型预测9978人也没患癌症 01位置代表有12人没患癌症; 模型却预测12人患了癌症 11位置代表有2人患了癌症; 模型却预测2人没患癌症 12位置代表有8人患了癌症; 模型预测8人患了癌症 准确率表示预测我们关注事件的准确率 1是我们关注的部分 召回率表示 我们算法在已经发生的事件中正确预测个数的比率。 如果某种癌症的发病率为0.1%，那么预测所有人都健康的模型，虽然准确率达到99.9%。但精准率没有意义，召回率为0，可见这个模型是个无效的模型。 准确度 输出：0.9755555555555555 输出结果： array() 输出结果：0.8 0.8 对于极度偏斜的数据，使用指标精准率和召回率都优于使用指标分类准确度。 但精准率和召回率是两个指标。如果一个算法的精准率和召回率表现不同，该如何取舍这两个指标？ 解决方法1：视具体场景而定。 有时我们注重精准率，比如股票预测，我们希望预测股票为升结果都是准确的（否则可能亏钱），而不在意错过另一些错过的股票上升的机会（错过一些赚钱的机会）。 有时我们注重召回率，比如病人诊断。我们希望得病的人都能识别出来（否则这些人可能会病情恶化），而有一些没得病的人被错误地识别出来没有关系（这些人做进一步检查即可）。 解决方法2：同时关注精准率和召回率，即新指标：F1 score F1 score是precision和recall的调和平均值。 调和平均值的特点：如果precision和recall非常不平衡，则f1 score也是比较低的。只有两者都高，F1 score才会高。 F1 score的取值范围： precision和recall取不同的值对f1_score的影响 对于调和平均值来说，二者有一个分数较低，都会极大的拉低结果。 因此能更好的表征precison和recal这两个指标。 输出：0.8674698795180723 对有偏数据，指标F1 score优于分类准确度。 我们总是希望精准率和召回率这两个指标都尽可能地高。但事实上精准率和召回率是互相矛盾的，我们只能在其中找到一个平衡。 以逻辑回归为例来说明精准率和召回率之间的矛盾关系，以下是逻辑回归的公式 在这里决策边界是以0为分界点，如果把0改成一个自定义的threshold，threshold的改变会平移决策边界，从而影响精准率和召回率的结果。
confusion是什么意思
confusion意思是混淆，混乱；困惑。
confusion常用搭配有in confusion乱七八糟；处于混乱状态；chaos and confusion混乱与浑沌；throw into confusion打乱；使陷入混乱；使……惊慌失措。
confusion双语造句
1、There is some confusion about what the correct answer should be.
对于什么应该是正确答案，还是有些不明确。
2、There have been some of confusion labels.
有些标签弄混了。
3、There seems to be some confusion over who is actually giving the answer.
到底是谁作答好像不是很清楚。
4、To avoid confusion, the twins never wore the same clothes.
为了避免困惑，这对双胞胎从来不穿同样的衣服。
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