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python - 对混淆矩阵的顺序输出感到困惑

问题描述

我使用 SVM 分类器进行二元分类。我们使用合法用户（标记为“0”，正类）和不受欢迎的用户（标记为“1”，负类）的数据样本训练模型。

在测试模型时，我还将合法用户的样本标记为 0，将不受欢迎的用户标记为 1。X_test 有 5 个数据样本（前 5 行）合法用户标记为 0，其他 5 个样本（后 5 行）不受欢迎的用户标记为 1。这是标签 y_test= [0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]

然后，我用这个分类：

y_pred = classifier.predict(X_test)

输出 y_pred = [0,0,0,1,0,1,1,0,0,1]

在我们的工作中，我们考虑了：

（真阳性）TP 是正确分类为合法用户的合法用户样本（y_test 中标签为零）（y_pred 中标签为零）。

（假阴性）FN 是合法用户的样本（y_test 中的标签为零）被错误地分类为不受欢迎的用户（y_pred 中的标签为 1）。

（真否定）TN 是不受欢迎的用户样本（y_test 中的标签一）被正确分类为不受欢迎的样本（y_pred 中的标签一）。

（误报）FP 是不想要的用户样本（y_test 中的标签为 1）被错误地分类为合法的样本（y_pred 中的标签为 0）。

但是，何时将 y_test 和 y_pred 输入到混淆矩阵，使用：

print('Outcome confusion_matrix values : \n', confusion_matrix(y_test, y_pred))

混乱给出：[4 1][2 3]

在混淆矩阵文档中，他们说顺序是 [TN FP][FN TP]

然而，根据我们使用的 TP、FN、FP、TN 定义，这与我们工作中使用的顺序相反。在我们的工作中：

0--> 0 = TP; 
0--> 1 = FN;
1--> 0 = FP;
1--> 1 = TN;

因此，我滑动并考虑了TP = 4，FN = 1，FP = 2，TN = 3，以匹配我们工作的定义。

我写吗？我很困惑，请帮助我澄清这一点。

标签： pythonclassificationsvmconfusion-matrix

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