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會(huì)議混合矩陣如何進(jìn)行樣本預(yù)測(cè)?

2023-07-31 18:25 作者:I89_48786886  | 我要投稿

會(huì)議混合矩陣是一種用于評(píng)估分類模型性能的工具,特別適用于多類別分類問(wèn)題。它將模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際標(biāo)簽進(jìn)行比較,以便了解模型在不同類別上的表現(xiàn)。

會(huì)議混合矩陣的基本結(jié)構(gòu)是一個(gè)二維矩陣,其中行表示實(shí)際標(biāo)簽,列表示模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。矩陣的每個(gè)元素表示模型將一個(gè)樣本預(yù)測(cè)為某個(gè)類別的次數(shù)。


例如,假設(shè)有一個(gè)三類分類問(wèn)題,類別分別為A、B和C。模型對(duì)100個(gè)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果如下:

- 將實(shí)際為A的樣本預(yù)測(cè)為A的次數(shù)為50次

- 將實(shí)際為A的樣本預(yù)測(cè)為B的次數(shù)為5次

- 將實(shí)際為A的樣本預(yù)測(cè)為C的次數(shù)為10次

- 將實(shí)際為B的樣本預(yù)測(cè)為A的次數(shù)為2次

- 將實(shí)際為B的樣本預(yù)測(cè)為B的次數(shù)為30次

- 將實(shí)際為B的樣本預(yù)測(cè)為C的次數(shù)為3次

- 將實(shí)際為C的樣本預(yù)測(cè)為A的次數(shù)為8次

- 將實(shí)際為C的樣本預(yù)測(cè)為B的次數(shù)為4次

- 將實(shí)際為C的樣本預(yù)測(cè)為C的次數(shù)為28次

則會(huì)議混合矩陣如下:

| | 預(yù)測(cè)為A | 預(yù)測(cè)為B | 預(yù)測(cè)為C |

|------|--------|--------|--------|

| 實(shí)際A | 50 | 5 | 10 |

| 實(shí)際B | 2 | 30 | 3 |

| 實(shí)際C | 8 | 4 | 28 |

會(huì)議混合矩陣可以提供多種評(píng)估指標(biāo),例如準(zhǔn)確率、召回率、精確率和F1分?jǐn)?shù)等。準(zhǔn)確率表示模型正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本數(shù)的比例,召回率表示模型正確預(yù)測(cè)為某個(gè)類別的樣本占該類別總樣本數(shù)的比例,精確率表示模型預(yù)測(cè)為某個(gè)類別的樣本中真正屬于該類別的比例,F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值。

通過(guò)會(huì)議混合矩陣,我們可以直觀地了解模型在不同類別上的表現(xiàn),進(jìn)而對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

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