python - 精度分数与指标公式不匹配

Question

如何根据此混淆矩阵手动计算分数？

在这种情况下，精度分数应该是多少？ tp/(tp + fp) 转换为 99% (102/103)。正确的？但准确率仅为98.36%。如果以下分数正确，为什么精度分数不匹配？ (准确率得分为 94.73% (162/171)

我从以下地方得到这个例子:

https://towardsdatascience.com/grid-search-for-model-tuning-3319b259367e

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更新:

如果我想获得如图所示的输出，标签顺序应该是什么？

Answer 1

问题是，混淆矩阵中的 TP 和 FP 被交换了。

如本example中所述二元分类时，标签解释如下:

真阴性 预期=0，预测=0

真阳性 预期=1，预测=1

漏报 预期=1，预测=0

误报 预期=0，预测=1

对于您的示例，这将是:

##              TN       TP       FN       FP
expected =  [0]*102 + [1]*60 + [1]*8 + [0]*1
predicted = [0]*102 + [1]*60 + [0]*8 + [1]*1 

print ("precision " + '{:.16f}'.format(precision_score(expected, predicted)))
print ("recall    " + '{:.16f}'.format(recall_score(expected, predicted)))
print ("accuracy  " + '{:.16f}'.format(accuracy_score(expected, predicted)))

precision 0.9836065573770492
recall    0.8823529411764706
accuracy  0.9473684210526315

所以这些措施符合预期。

混淆矩阵已记录here

By definition a confusion matrix is such that is equal to the number of observations known to be in group but predicted to be in group. Thus in binary classification, the count of true negatives is C 0,0 , false negatives is C 1,0, true positives C 1,1 is and false positives is C 0,1.

这会导致以下结果:

results = confusion_matrix(expected, predicted)
print('TN ' ,results[0][0])
print('TP ' ,results[1][1])
print('FN ' ,results[1][0])
print('FP ' ,results[0][1])
print(results)


TN  102
TP  60
FN  8
FP  1
[[102   1]
 [  8  60]]

因此，测量结果再次正常，只是混淆矩阵中的位置与 TP 位于左上角的通常位置不同。

补救方法很简单，只需手动交换 TP 和 TN

(results[0][0],results[1][1]) = (results[1][1],results[0][0])
print(results)

[[ 60   1]
 [  8 102]]