数据挖掘 - 对混淆矩阵中的假阳性和假阴性感到困惑？ - 吾爱随笔录

数据挖掘机器学习深度学习

2022-03-12 16:42:32

我正在研究分类癌症 = 1 和无癌症 = 0 的二进制分类，我使用来自 sklearn 的混淆矩阵，这是我在测试集上的混淆矩阵：

 # confusion matrix
 [[18  0]
 [ 7 15]]

 # in my reading the order is:
   TN=18
   FP=0
   FN=7
   TP=15

但是在一些教程中，我看到 FP 和 FN 的顺序不同，有些说与我的阅读相同，请参见此处，但其他人说 FP 和 FN 的相反，请参见此处。我的问题是在我的情况下哪一个是真的？请给我一个参考，以确保答案。

1个回答

在构建混淆矩阵时，请考虑测试集和预测集的顺序。这是我的一个代码中的一部分。

厘米 = 混淆矩阵（y_test，y_pred）

打印（厘米）

输出：
[[TN FP]

[FN TP]]

但是，如果我使用：

厘米 = 混淆矩阵（y_pred，y_test）

打印（厘米）

输出：
[[TN FN]

[FP TP]]

这是因为模型的预测现在以行而不是列的形式呈现。混淆矩阵也可以是 NxN，或者类可能不会被标记为 0 或 1。您还可以更改 TN 和 TP 的位置，想想如果您将类命名为 9 和 10 会发生什么。换句话说，决策负面/正面迹象是我们的决定；我们说出它们是什么（希望以合理的方式）。

希望我能提供帮助，请不要犹豫，询问更多。问候。

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