Python-ML:来自sklearn的混淆矩阵

我知道什么是混淆矩阵以及如何使用它。从文档和其他一些例子中,我了解到二元混淆矩阵是如何设置的(C(0,0)=“矩阵左上角的位置”=预测:假,实际:假=假阴性)。我还假设“实际”总是位于y轴上,而“预测”位于x轴上。但是,在多项式情况下,如果我有一个4×4的矩阵,C(0,0)是什么?我注意到x轴从左到右按字母顺序排列,y轴从上到下也是如此,如果首字母相同,则按第二字母的字母顺序决定,这种理解正确吗?


回答:

是的,根据GitHub仓库的信息,除非你特别指定,否则顺序是排序好的(特别是按字母顺序)。

具体来说,根据上面的链接:

labels : 数组,形状 = [n_classes],可选 用于索引矩阵的标签列表。这可以用来重新排序或选择标签的子集。如果没有提供,则使用在y_truey_pred中至少出现一次的标签,并按排序顺序排列。

其中labels是混淆矩阵函数的输入之一:

confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None)

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