Python使用pandas_ml输出混淆矩阵以及从混淆矩阵衍生出来的其他指标：TP、TN、FP、FN、TPR、TNR（SPC）、PPV、NPV、FPR、FDR、FNR、ACC、F1、MCC等
Python使用pandas_ml输出混淆矩阵以及从混淆矩阵衍生出来的其他指标：TP、TN、FP、FN、TPR、TNR（SPC）、PPV、NPV、FPR、FDR、FNR、ACC、F1、MCC等
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Python使用pandas_ml输出混淆矩阵以及从混淆矩阵衍生出来的其他指标：TP、TN、FP、FN、TPR、TNR（SPC）、PPV、NPV、FPR、FDR、FNR、ACC、F1、MCC等
#pandas_ml包安装
#pandas_ml包的ConfusionMatrix函数计算混淆矩阵及其衍生指标；
#pandas_ml包的ConfusionMatrix函数计算混淆矩阵及其衍生指标（对于字符型数据）
#输出归一化的混淆矩阵
#ConfusionMatrix函数输出示例
#需要使用低版本的pandas和sklearn和pandas_ml去配合；
注意版本的问题，因为这个控件后来没有再持续更新。不过方法和思路各位可以借鉴。
#否则会发生版本不匹配的问题；
pip install pandas_ml==v0.6.1
#pip install pandas==0.22.0
#pip install pandas==scikit-learn 0.20.0
#pandas_ml包安装
pip install pandas_ml#pandas_ml包的ConfusionMatrix函数计算混淆矩阵及其衍生指标；
import pandas as pd
from pandas_ml import ConfusionMatrixdata = {'y_Actual': [1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0],'y_Predicted': [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0]}df = pd.DataFrame(data, columns=['y_Actual','y_Predicted'])
Confusion_Matrix = ConfusionMatrix(df['y_Actual'], df['y_Predicted'])
Confusion_Matrix.print_stats()import matplotlib.pyplot as pltconfusion_matrix.plot()plt.show()
#pandas_ml包的ConfusionMatrix函数计算混淆矩阵及其衍生指标（对于字符型数据）
#使用map函数将字符数据映射为数值数据；
例如：
map({'Yes': 1, 'No': 0})
import pandas as pd
from pandas_ml import ConfusionMatrixdata = {'y_Actual': ['Yes', 'No', 'No', 'Yes', 'No', 'Yes', 'No', 'No', 'Yes', 'No', 'Yes', 'No'],'y_Predicted': ['Yes', 'Yes', 'No', 'Yes', 'No', 'Yes', 'Yes', 'No', 'Yes', 'No', 'No', 'No'] }df = pd.DataFrame(data, columns=['y_Actual','y_Predicted'])
df['y_Actual'] = df['y_Actual'].map({'Yes': 1, 'No': 0})
df['y_Predicted'] = df['y_Predicted'].map({'Yes': 1, 'No': 0})Confusion_Matrix = ConfusionMatrix(df['y_Actual'], df['y_Predicted'])
Confusion_Matrix.print_stats()import matplotlib.pyplot as pltconfusion_matrix.plot()plt.show()
#输出归一化的混淆矩阵
import pandas as pd
from pandas_ml import ConfusionMatrix
import matplotlib.pyplot as plt
import string
%matplotlib inlineclasses = string.printable # 100 target classes
df = pd.DataFrame({'true':list(classes*10),'pred':sorted(classes*2)+list(classes*8)})
cm = ConfusionMatrix(df['true'],df['pred'])
cm.plot()plt.figure（figsize =（20,20））cm.plot（normalized = True，backend =“ seaborn”）#ConfusionMatrix函数输出示例
Confusion Matrix:Classes 100 200 500 600 __all__
Actual
100 0 0 0 0 0
200 9 6 1 0 16
500 1 1 1 0 3
600 1 0 0 0 1
__all__ 11 7 2 0 20Overall Statistics:Accuracy: 0.35
95% CI: (0.1539092047845412, 0.59218853453282805)
No Information Rate: ToDo
P-Value [Acc > NIR]: 0.978585644357
Kappa: 0.0780141843972
Mcnemar's Test P-Value: ToDoClass Statistics:Classes 100 200 500 600
Population 20 20 20 20
Condition positive 0 16 3 1
Condition negative 20 4 17 19
Test outcome positive 11 7 2 0
Test outcome negative 9 13 18 20
TP: True Positive 0 6 1 0
TN: True Negative 9 3 16 19
FP: False Positive 11 1 1 0
FN: False Negative 0 10 2 1
TPR: Sensivity NaN 0.375 0.3333333 0
TNR=SPC: Specificity 0.45 0.75 0.9411765 1
PPV: Pos Pred Value = Precision 0 0.8571429 0.5 NaN
NPV: Neg Pred Value 1 0.2307692 0.8888889 0.95
FPR: False-out 0.55 0.25 0.05882353 0
FDR: False Discovery Rate 1 0.1428571 0.5 NaN
FNR: Miss Rate NaN 0.625 0.6666667 1
ACC: Accuracy 0.45 0.45 0.85 0.95
F1 score 0 0.5217391 0.4 0
MCC: Matthews correlation coefficient NaN 0.1048285 0.326732 NaN
Informedness NaN 0.125 0.2745098 0
Markedness 0 0.08791209 0.3888889 NaN
Prevalence 0 0.8 0.15 0.05
LR+: Positive likelihood ratio NaN 1.5 5.666667 NaN
LR-: Negative likelihood ratio NaN 0.8333333 0.7083333 1
DOR: Diagnostic odds ratio NaN 1.8 8 NaN
FOR: False omission rate 0 0.7692308 0.1111111 0.05参考：Example of Confusion Matrix in Python
参考：Confusion Matrix
参考：混淆矩阵
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