混淆矩陣（Confusion Matrix）是用于評(píng)估分類模型性能的一種常用工具。它可以展示模型在不同類別上的分類結(jié)果，并計(jì)算出各種評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、精確率等。

混淆矩陣是一個(gè)二維矩陣，行表示實(shí)際類別，列表示預(yù)測(cè)類別。矩陣的每個(gè)元素表示實(shí)際類別與預(yù)測(cè)類別的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通常，混淆矩陣的行和列都按照類別的順序排列。

下面以一個(gè)二分類問題為例，介紹如何畫混淆矩陣。

假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型，分別為正類和負(fù)類。我們有一批測(cè)試樣本，其中有10個(gè)正樣本和10個(gè)負(fù)樣本。模型對(duì)這些樣本進(jìn)行了預(yù)測(cè)，結(jié)果如下：

實(shí)際類別： 正類 負(fù)類

預(yù)測(cè)類別： 正類 負(fù)類

----------------

正類 8 2

負(fù)類 3 7

根據(jù)上述結(jié)果，我們可以畫出混淆矩陣如下：

預(yù)測(cè)類別

正類 負(fù)類

實(shí)際類別 正類 8 2

負(fù)類 3 7

在混淆矩陣中，每個(gè)元素表示模型對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果。例如，矩陣中的元素(1,1)表示模型將正樣本預(yù)測(cè)為正類的數(shù)量，元素(1,2)表示模型將正樣本預(yù)測(cè)為負(fù)類的數(shù)量，以此類推。

根據(jù)混淆矩陣，我們可以計(jì)算出各種評(píng)估指標(biāo)。例如，準(zhǔn)確率可以通過計(jì)算矩陣對(duì)角線上元素的和除以總樣本數(shù)得到，即(8+7)/(10+10)=0.75。召回率可以通過計(jì)算矩陣第一行對(duì)角線上元素的和除以正樣本數(shù)得到，即8/10=0.8。精確率可以通過計(jì)算矩陣第一列對(duì)角線上元素的和除以預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)得到，即8/(8+3)=0.73。

總結(jié)起來，畫混淆矩陣的步驟如下：

1. 統(tǒng)計(jì)模型對(duì)測(cè)試樣本的分類結(jié)果，得到分類結(jié)果矩陣。

2. 根據(jù)分類結(jié)果矩陣，按照實(shí)際類別和預(yù)測(cè)類別的順序，畫出混淆矩陣。

3. 根據(jù)混淆矩陣，計(jì)算出各種評(píng)估指標(biāo)。

混淆矩陣是評(píng)估分類模型性能的重要工具，通過畫混淆矩陣可以直觀地了解模型在不同類別上的分類結(jié)果，并計(jì)算出各種評(píng)估指標(biāo)，幫助我們?cè)u(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

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