вычислить точность и вызвать в матрице путаницы

Question

Предположим, у меня есть путаница, как показано ниже. Как я могу рассчитать точность и отзыв?

Answer 1

первый, ваша матрица расположена вверх дном. Вы хотите упорядочить ярлыки так, чтобы на диагонали были установлены истинные положительные значения [(0,0), (1,1), (2,2)], это расположение, которое вы найдете с создаваемыми матрицами смятения от sklearn и других пакетов.

После того, как мы есть вещи, отсортированные в правильном направлении, мы можем взять страницу из this answer и сказать, что:

1. Истинные Положительных находятся на диагональном положении
2. ложных срабатываний столбцам суммы. Без диагонали
3. Ложные негативы - это рядовые суммы. Без диагонали.

\ Затем мы принимаем некоторые формулы от sklearn docs для точности и запоминания. И положил все это в код:

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) 

Поскольку мы удалим истинные позитивы для определения false_positives/негативов только добавить их обратно ... мы можем упростить далее, пропуская пару шагов:

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))