混淆矩阵以及ROC图像

一、混淆矩阵

总结一下混淆矩阵，分类描述及其绘制；ROC曲线含义，及其绘制

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1、矩阵图示

如下图就是CM混淆矩阵Confusion Matrix

左边栏是数据的真实的类别，右栏是预测出的类别。简介一下TP,TN,FP,FN含义。
TP 就是 Ture Positive ：原来是+，判别为 + 简记为—->“判对为正”
FP 就是 False Positive ：原来是 -，判别为 + 简记为—-> “错判为正”
FN 就是False Negative ：原来是 +，判别为 - 简记为—-> “错判成负”
TN 就是 True Negative：原来是 -，判别为 - 简记为—-> “判对为负”
很显然上述混淆矩阵适合而分类问题。
sensitivity： 正，判对的概率为 TP / (TP + FN)
specificity： 负，判对的概率为 TN/ (FP + TN)
precision ： TP / (TP + FP) 在判为正的里面，判对的概率
recall ：TP / (TP + FN) 正的里面判对的概率。== sensitivity

后两者简记，精确度就纵向求和；召回率横向求和。

2、F-score

F-score：精度和召回率的评定函数。Precision高，Recall就低，Recall高，Precision就低。在保证召回率的条件下，尽量提升精确率。而像癌症检测、地震检测、金融欺诈等，则在保证精确率的条件下，尽量提升召回率。所以，很多时候我们需要综合权衡这2个指标，这就引出了一个新的指标F-score。这是综合考虑Precision和Recall的调和值。

β=1时，就是五五开，同等重要。精确率更重要的时候，就把β调小；召回率重要就把β调大。

3、混淆矩阵CM的绘制方法

# y:真实类别；yp：预测结果类别def cm_plot(y, yp):  from sklearn.metrics import confusion_matrix #导入混淆矩阵函数  cm = confusion_matrix(y, yp) #混淆矩阵如下 #48 5 # 0 6  import matplotlib.pyplot as plt #导入作图库  plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.Greens)#画混淆矩阵图  plt.colorbar() #颜色标签  for x in range(len(cm)): #数据标签    for y in range(len(cm)):      plt.annotate(cm[x,y], xy=(x, y), horizontalalignment='center',verticalalignment='center')  plt.ylabel('True label') #坐标轴标签  plt.xlabel('Predicted label') #坐标轴标签  return plt#执行画图：第四列为真实的类别；前三列为预测集数据plt = cm_plot(test[:, 3], tree.predict(test[:, :3]))plt.show()

二、ROC曲线

首先列出下表数据，绘制TPR-FPR的关系图（y-x）

设置阈值，来确定最佳曲线

from sklearn.metrics import roc_curve  # 导入ROC曲线函数#获取FPR,TPR的值fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test[:, 3], tree.predict_proba(test[:, :3])[:, 1], pos_label=1)plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2, label='ROC of CART', color='green')  # 作出ROC曲线plt.xlabel('False Positive Rate')  # 坐标轴标签plt.ylabel('True Positive Rate')  # 坐标轴标签plt.ylim(0, 1.05)  # 边界范围plt.xlim(0, 1.05)  # 边界范围plt.legend(loc=4)  # 图例plt.show()  # 显示作图结果

多个ROC曲线，越靠近左上角，效果越好！