混淆矩阵 衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵.它基于的思想是:计算类别A被分类为类别B的次数.例如在查看分类器将图片5分类成图片3时,我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列. 为了计算一个混淆矩阵,我们首先需要有一组预测值,之后再可以将它们与标注值(label)进行对比.我们也可以在测试集上做预测,但是最好是先不要动测试集(测试集仅需要在最后的阶段使用,在我们有了一个准备上线的分类器后,最后再用测试集测试性能).接下来,我们可以使用cross_val_predict() 方法: from sk
声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. 混淆矩阵是模式识别中的常用工具,在PRTools工具箱中有直接的函数confmat可供引用.具体使用方法如下所示: [C,NE,LABLIST] = CONFMAT(LAB1,LAB2,METHOD,FID) INPUT LAB1 Set of labels LAB2 Set of labels METHOD 'count' (default) to coun