Questions tagged «confusion-matrix»

我有价值观True Positive (TP)和False Negative (FN)如下： TP = 0.25 FN = 0.75 根据这些值，我们可以计算False Positive (FP)和True Negative (TN)吗？

24 roc  confusion-matrix  sensitivity-specificity 

我正在使用混淆矩阵来检查分类器的性能。 我正在使用Scikit-Learn，我有点困惑。我如何解释结果 from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] >>> confusion_matrix(y_true, y_pred) array([[2, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 2]]) 我该如何判断这个预测值是好还是不好。

24 predictive-models  prediction  confusion-matrix 

以下引文来自Storey＆Tibshirani（2003）的著名研究论文《统计意义对于全基因组研究》： 例如，假阳性率为5％意味着研究中平均5％的真正无效特征将被称为显着。FDR（错误发现率）为5％意味着在所有被称为重要功能的特征中，其中平均5％确实是无效的。 有人可以使用简单的数字或视觉示例来解释这意味着什么吗？我很难理解它的含义。我仅在FDR或FPR上找到了各种帖子，但没有找到进行具体比较的地方。 如果这方面的专家可以举例说明一个人比另一个人好，或者两者都好或坏的情况，那将特别好。

20 hypothesis-testing  false-discovery-rate  type-i-and-ii-errors  confusion-matrix  false-positive-rate 

我已经获得了train二进制响应的逻辑回归模型（通过），并且已经通过confusionMatrixin 获得了逻辑混淆矩阵caret。它给了我逻辑模型混淆矩阵，尽管我不确定要使用什么阈值来获取它。如何使用confusionMatrixin 获得特定阈值的混淆矩阵caret？

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix 

phi和Matthews相关系数是同一概念吗？它们如何与两个二元变量的皮尔逊相关系数相关或等效？我假设二进制值为0和1。 两个伯努利随机变量和y之间的皮尔逊相关性是：xxxyyy ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1−−−−−−−−−−√ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1 \rho = \frac{\mathbb{E} [(x - \mathbb{E}[x])(y - \mathbb{E}[y])]} {\sqrt{\text{Var}[x] \, \text{Var}[y]}} = \frac{\mathbb{E} [xy] - \mathbb{E}[x] \, \mathbb{E}[y]}{\sqrt{\text{Var}[x] \, \text{Var}[y]}} = \frac{n_{1 1} n - n_{1\bullet} n_{\bullet 1}}{\sqrt{n_{0\bullet}n_{1\bullet} n_{\bullet 0}n_{\bullet 1}}} 哪里 E[x]=n1∙nVar[x]=n0∙n1∙n2E[y]=n∙1nVar[y]=n∙0n∙1n2E[xy]=n11nE[x]=n1∙nVar[x]=n0∙n1∙n2E[y]=n∙1nVar[y]=n∙0n∙1n2E[xy]=n11n \mathbb{E}[x] = \frac{n_{1\bullet}}{n} \quad \text{Var}[x] = \frac{n_{0\bullet}n_{1\bullet}}{n^2} \quad \mathbb{E}[y] = \frac{n_{\bullet 1}}{n} \quad \text{Var}[y] …

13 correlation  contingency-tables  bernoulli-distribution  model-evaluation  confusion-matrix 

我有6个班级的问题。因此，我构建了一个多类分类器，如下所示：对于每个类，我都有一个Logistic回归分类器，使用“一个vs全部”，这意味着我有6个不同的分类器。 我可以为我的每个分类器报告一个混淆矩阵。但是，我想报告所有分类器的混淆矩阵，正如我在此处的许多示例中所看到的那样。 我该怎么做？我是否必须使用“一对一”算法而不是“一对一”算法来更改分类策略？因为在这些混淆矩阵上，报告指出了每个类别的误报。 多类混淆矩阵的示例 我想找到错误分类的物品数量。在第一行中，有137个类别1的示例被分类为1类，而13个类别1的示例被分类为2类。如何获得这个号码？

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix