1. itertools.product  进行数据的多种组合

intertools.product(range(0, 1), range(0, 1))  组合的情况[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]

2. confusion_matrix(test_y, pred_y)  # 构造混淆矩阵

混淆矩阵是TP(正的预测成正的), FP(正的预测成负的), TN(负的预测成负的), FN(负的预测成正的)

从混淆矩阵中,我们可以很清楚的看出这个信息,这是一个信用欺诈的案例, 134表示的是将欺诈的预测出来的数值, 13表示的是将欺诈的预测成正常的, 131表示的是将正常的预测成正常的,18表示将正常的预测成欺诈的

精度: (134 + 131) / (134+131+13+18)

召回率: (134) / (134 + 13)

F1得分 : (1 / (精度 + 召回率))

代码:使用的是一个下采样的欺诈数据的代码,使用confusion_matrix 获得混合矩阵,然后使用plt.imshow() 进行画图操作

best_c = printing_KFold_score(under_train_x, under_train_y)

import itertools
# 画出混淆矩阵, 导入confusion_matrix
def plot_matrix(conf, classes,
title='confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
# 展示直方图
plt.imshow(conf, cmap=cmap)
# 图片标题
plt.title(title)
# 图片颜色条
plt.colorbar()
# 设置x轴和y轴位置
x_index = np.array(classes)
# 第一个参数是位置,第二个参数是标签名
plt.xticks(x_index, classes, rotation=0)
plt.yticks(x_index, classes)
conf_mean = conf.max() / 2
# itertools.product
# [0, 1] & [0, 1]
# [0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]
# 将数字添加到混合矩阵中
for i, j in itertools.product(range(conf.shape[0]), range(conf.shape[1])):
plt.text(j, i, conf[i, j], horizontalalignment='center',
color='white'if conf[i, j] > conf_mean else 'black')
# 画出的图更加的紧凑
plt.tight_layout() from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 建立逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(C=best_c, penalty='l1')
# 模型训练
lr.fit(under_train_x, under_train_y)
# 模型预测
pred_y = lr.predict(under_text_x)
# 获得混合矩阵
conf = confusion_matrix(under_test_y, pred_y)
# 画图
plot_matrix(conf, classes=[0, 1])
# accrurracy
# 精度
accurracy = (conf[0, 0] + conf[1, 1]) / (conf[0, 0] + conf[0, 1] + conf[1, 0] + conf[1, 1])
# 召回率
recall = conf[1, 1] / (conf[1, 0] + conf[1, 1])
# F1得分
F1_score = 1 / (accurracy + recall)
plt.show()

机器学习入门-混淆矩阵-准确度-召回率-F1score 1.itertools.product 2. confusion_matrix(test_y, pred_y)的更多相关文章

  1. Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率)

    Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率,以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法.为了让学习算法表现更好 ...

  2. 混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow)

    原理 在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能. 混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量. ...

  3. 机器学习入门-概率阈值的逻辑回归对准确度和召回率的影响 lr.predict_proba(获得预测样本的概率值)

    1.lr.predict_proba(under_text_x)  获得的是正负的概率值 在sklearn逻辑回归的计算过程中,使用的是大于0.5的是正值,小于0.5的是负值,我们使用使用不同的概率结 ...

  4. 机器学习 F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R

    准确率 召回率 精确率 : 准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall. 三者很像,但是并不同,简单来说三者的目的对象并不相同. 大多时候 ...

  5. 混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值

    准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前 ...

  6. 二分类算法的评价指标:准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC

    评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. ...

  7. 混淆矩阵、准确率、召回率、ROC曲线、AUC

    混淆矩阵.准确率.召回率.ROC曲线.AUC 假设有一个用来对猫(cats).狗(dogs).兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结.假设总共 ...

  8. 机器学习入门-交叉验证选择参数(数据切分)train_test_split(under_x, under_y, test_size, random_state), (交叉验证的数据切分)KFold, recall_score(召回率)

    1. train_test_split(under_x, under_y, test_size=0.3, random_state=0)  # under_x, under_y 表示输入数据, tes ...

  9. 机器学习-Confusion Matrix混淆矩阵、ROC、AUC

    本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix.ROC.AUC的概念以及理解. 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型 ...

随机推荐

  1. js实现表格行的动态加入------Day56

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/marSmile_tbo/article/details/36752655 现代页面通常都是用div+ ...

  2. 【转】每天一个linux命令(19):find 命令概览

    原文网址:http://www.cnblogs.com/peida/archive/2012/11/13/2767374.html Linux下find命令在目录结构中搜索文件,并执行指定的操作.Li ...

  3. 【转】每天一个linux命令(9):touch 命令

    原文网址:http://www.cnblogs.com/peida/archive/2012/10/30/2745714.html linux的touch命令不常用,一般在使用make的时候可能会用到 ...

  4. 注意字符串的strlen与sizeof的差别

    unsigned char AT_RESET[]="r\r\n"; printf("strlen=%d sizeof=%d\n",strlen(AT_RESET ...

  5. priority_queue使用方法详解

    1.介绍 优先队列是一种容器,它可以使得其第一个元素始终是它包含的最大元素,具体实现原理是堆排序. 它支持以下操作: empty() size() top() push() pop() 在使用prio ...

  6. java study文件读写

    文件读写 如果在代码中写入大量的数据,会增加代码的冗余度,通过读取文件的方式,可以精简代码,便于数据的修改和代码的维护 IO流的分类:字节流和字符流 字符流 字符输出流:写文本文件的,抽象基类java ...

  7. AJAX XML 实例

    AJAX XML 实例 下面的例子将演示网页如何使用 AJAX 来读取来自 XML 文件的信息 <!DOCTYPE html> <html> <head> < ...

  8. [UE4]C++ getter and setter

    问:以前面向对象没学好.... 最近老是在想,既然要设为private为什么还要写个setter来改变它的值呢? 为什么不直接把它直接设成public倒省事? 呵呵,谢啦 答:用setter来改变数据 ...

  9. 如何使用App.config文件,读取字符串?

    如何使用App.config文件,读取字符串? .在项目里添加App.config文件,内容如下: <?xml version="1.0" encoding="ut ...

  10. Log4net详细说明(全)

    转自:http://www.cnblogs.com/zhangchenliang/p/4546352.htmlhttp://www.cnblogs.com/zhangchenliang/p/45463 ...