envi混淆矩阵怎么看?

编辑:自学文库 时间:2024年03月09日
混淆矩阵(也称为误差矩阵)是用来评估分类模型性能的工具,对于理解分类模型的准确性和错误情况非常重要。
   在混淆矩阵中,行表示实际类别,列表示预测类别。
  混淆矩阵的4个单元格分别被命名为True Positive (TP)、False Negative (FN)、False Positive (FP)和True Negative (TN)。
  其中,TP表示实际为正类且预测为正类的样本数量,FN表示实际为正类但预测为负类的样本数量,FP表示实际为负类但预测为正类的样本数量,TN表示实际为负类且预测为负类的样本数量。
   通过观察混淆矩阵,我们可以得到分类模型的几个重要指标: 1. 精确度(Precision): TP / (TP + FP),表示分类器预测为正类中的真实正类数占所有预测为正类数的比例。
   2. 召回率(Recall): TP / (TP + FN),表示分类器正确预测为正类的正类数占所有实际正类数的比例。
   3. F1度量(F1-measure):综合考虑精确度和召回率,F1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)。
   4. 准确率(Accuracy): (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN),表示分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
   通过观察混淆矩阵可以看出模型在不同类别上的表现情况,如模型对于哪个类别的分类效果较好,对于哪个类别的分类效果较差等。
  同时,从混淆矩阵中也可以直观地观察到模型的偏差情况,比如是否有较多的误分类样本。
   总而言之,混淆矩阵通过可视化地展示分类模型的性能,帮助我们理解模型在不同类别上的表现以及偏差情况,从而指导我们对模型进行改进或优化。