如果我有一个基于样本集的混淆矩阵，如何确定我的召回率/精确度等指标的统计功效（置信度/区间）？我知道如何对转化概率进行统计功效分析，但如何对召回率/精确度进行呢？

我需要在二元分类器中使用不同阈值的多个混淆矩阵。 我已经查阅了各种资料，但未找到简单易行的实现方法。 有没有人可以提供一种设置scikit-learn混淆矩阵阈值的方法？ 我知道scikit-learn的confusion_matrix使用0.5作为阈值。 model = Logist...

我正在使用Python，有一些混淆矩阵。我想通过混淆矩阵在多类分类中计算精度、召回率和F1分数。我的结果日志中不包含 y_true 和 y_pred，只包含混淆矩阵。 你能告诉我如何从混淆矩阵中获取这些得分吗？

有一个包含27个类别的多分类问题。 y_predict=[0 0 0 20 26 21 21 26 ....] y_true=[1 10 10 20 26 21 18 26 ...] 一个名为“answer_vocabulary”的列表储存了与每个索引对应的27个单词。 answe...

我有一个混淆矩阵，里面的数字非常小，但我找不到改变它们的方法。 from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(y_test, rf_predictions) ax = plt.subplot() sns....

如何在Python中绘制混淆矩阵，类似于这里所示的混淆矩阵，并使用给定的混淆矩阵值进行绘制？ 在代码中，他们使用sklearn.metrics.plot_confusion_matrix方法基于真实结果和预测计算混淆矩阵。 但是在我的情况下，我已经计算出了我的混淆矩阵。例如，我的混淆矩阵为...