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關(guān)于混淆矩陣(Confusion Matrix)概念的分析和理解
2020-07-08
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混淆矩陣(confusion matrix)，又被叫做錯誤矩陣(error matrix)。矩陣的每一列代表分類器對于樣本的類別預(yù)測，矩陣的每一行代表版本所屬的真實(shí)類別。

’混淆矩陣‘這個名字來源于，它能夠很容易的看到機(jī)器學(xué)習(xí)是否將樣本的類別給混淆了(也就是一個class被預(yù)測成另一個class)。

混淆矩陣就是為了進(jìn)一步分析性能而對該算法測試結(jié)果做出的總結(jié)，現(xiàn)在假設(shè)有一個用來對貓(cats)、狗(dogs)、兔子(rabbits)進(jìn)行分類的系統(tǒng)，共有 27 個動物樣本：8只貓， 6條狗， 13只兔子。混淆矩陣如下圖：

在預(yù)測分析中，混淆矩陣，表現(xiàn)為由false positives，false negatives，true positives和true negatives而組成的兩行兩列的表格。它允許我們做出除了正確率之外的，更多的分析。

說明一下概念：

真陽性，即 True Positive(TP): 真實(shí)為0.預(yù)測也為0

真陰性，即 False Negative(FN): 真實(shí)為0.預(yù)測為1

假陽性 ，即False Positive(FP): 真實(shí)為1.預(yù)測為0

假陰性，即 True Negative(TN): 真實(shí)為1.預(yù)測也為1

混淆矩陣延伸出的各個評價(jià)指標(biāo)：

1.正確率(Accuracy)：被正確分類的樣本比例或數(shù)量

Accuracy=(TP+TN)/Total

2.錯誤率(Misclassification/Error Rate)：被錯誤分類的樣本比例或數(shù)量

Misclassification/Error Rate)=(FP+FN)/Total

3.真陽率(True Positive Rate)也叫敏感度(sensitivity)或召回率(recall)：分類器預(yù)測為正例的樣本占實(shí)際正例樣本數(shù)量的比例，描述了分類器對正例類別的敏感程度。

True Positive Rate=TP/ actual yes

4.假陽率(False Positive Rate)：分類器預(yù)測為正例的樣本占實(shí)際負(fù)例樣本數(shù)量的比例。

False Positive Rate=FP/actual no

5.特異性(Specificity)：真實(shí)為1的準(zhǔn)確率

Specificity=TN/actual no

6. 精度(Precision)：在所有判別為正例的結(jié)果中，真正正例所占的比例，即預(yù)測為0的準(zhǔn)確率。

Precision=TP/predicted yes

7.流行程度(Prevalence)：正例在樣本中所占比例。

Prevalence=Actual Yes/Total

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