使用混淆矩陣來找到模型精度而不是內置它的預測方法

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我有一個數據集，我想爲它建立一個分類模型。鑑於scikit-learn提供了混淆矩陣實現confusion_matrix(test_y, pred_r)，我想用它來計算我的模型的準確性，而不是直接使用.predict。爲此，我應該只查找false positive或true positive或兩者的組合？使用混淆矩陣來找到模型精度而不是內置它的預測方法

謝謝

來源

2017-10-28 Judas

您可以使用'.score（）的估計'方法，而不是預測。此外，內置'accuracy_score（）'也可以從'test_y'和'pred_r'計算出準確度。 –

對於發現的準確性，只是這樣做：

accuracy = (TP + TN)/Total

來源

2017-10-28 15:52:46 Nain

非常感謝。這裏的「Total」是數據集中的總樣本，還是「test」數據集中的全部樣本（我使用train_test_split）？ – Judas

Total是您在其中執行混淆矩陣的數據集中的樣本數。它可以是訓練集或驗證集。樣本數量相應改變 – Nain

使用混淆矩陣來找到模型精度而不是內置它的預測方法

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