使用混淆矩阵来找到模型精度而不是内置它的预测方法

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我有一个数据集，我想为它建立一个分类模型。鉴于scikit-learn提供了混淆矩阵实现confusion_matrix(test_y, pred_r)，我想用它来计算我的模型的准确性，而不是直接使用.predict。为此，我应该只查找false positive或true positive或两者的组合？使用混淆矩阵来找到模型精度而不是内置它的预测方法

谢谢

来源

2017-10-28 Judas

您可以使用'.score（）的估计'方法，而不是预测。此外，内置'accuracy_score（）'也可以从'test_y'和'pred_r'计算出准确度。 –

对于发现的准确性，只是这样做：

accuracy = (TP + TN)/Total

来源

2017-10-28 15:52:46 Nain

非常感谢。这里的“Total”是数据集中的总样本，还是“test”数据集中的全部样本（我使用train_test_split）？ – Judas

Total是您在其中执行混淆矩阵的数据集中的样本数。它可以是训练集或验证集。样本数量相应改变 – Nain

使用混淆矩阵来找到模型精度而不是内置它的预测方法

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