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在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中几项就是FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。这里我们就对这块内容做一个集中的理解。分为一和二，5分钟。

一、FP、FN、TP、TN

你这蠢货，是不是又把酸葡萄和葡萄酸弄“混淆“啦！！！

上面日常情况中的混淆就是：是否把某两件东西或者多件东西给弄混了，迷糊了。

在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能.。混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量。

其中，这个矩阵的一行表示预测类中的实例（可以理解为模型预测输出，predict），另一列表示对该预测结果与标签（Ground Truth）进行判定模型的预测结果是否正确，正确为True，反之为False。

在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth。

此时，就引入FP、FN、TP、TN与精确率(Precision)，召回率(Recall)，准确率(Accuracy)。

以猫狗二分类为例，假定cat为正例-Positive，dog为负例-Negative；预测正确为True，反之为False。我们就可以得到下面这样一个表示FP、FN、TP、TN的表：

此时如下代码所示，其中scikit-learn 混淆矩阵函数 sklearn.metrics.confusion_matrix API 接口，可以用于绘制混淆矩阵

skearn.metrics.confusion_matrix(y_true,   # array, Gound true (correct) target valuesy_pred,  # array, Estimated targets as returned by a classifierlabels=None,  # array, List of labels to index the matrix.sample_weight=None  # array-like of shape = [n_samples], Optional sample weights
)

完整示例代码如下：

import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set()f, (ax1,ax2) = plt.subplots(figsize = (10, 8),nrows=2)
y_true = ["dog", "dog", "dog", "cat", "cat", "cat", "cat"]
y_pred = ["cat", "cat", "dog", "cat", "cat", "cat", "cat"]
C2= confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["dog", "cat"])
print(C2)
print(C2.ravel())
sns.heatmap(C2,annot=True)ax2.set_title('sns_heatmap_confusion_matrix')
ax2.set_xlabel('Pred')
ax2.set_ylabel('True')
f.savefig('sns_heatmap_confusion_matrix.jpg', bbox_inches='tight')

保存的图像如下所示：

这个时候我们还是不知道skearn.metrics.confusion_matrix做了些什么，这个时候print(C2)，打印看下C2究竟里面包含着什么。最终的打印结果如下所示：

[[1 2][0 4]]
[1 2 0 4]

解释下上面这几个数字的意思：

C2= confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["dog", "cat"])中的labels的顺序就分布是0、1，negative和positive注：labels=[]可加可不加，不加情况下会自动识别，自己定义

• cat为1-positive，其中真实值中cat有4个，4个被预测为cat，预测正确T，0个被预测为dog，预测错误F；

• dog为0-negative，其中真实值中dog有3个，1个被预测为dog，预测正确T，2个被预测为cat，预测错误F。

所以：TN=1、 FP=2 、FN=0、TP=4。

• TN=1：预测为negative狗中1个被预测正确了

• FP=2 ：预测为positive猫中2个被预测错误了

• FN=0：预测为negative狗中0个被预测错误了

• TP=4：预测为positive猫中4个被预测正确了

这时候再把上面猫狗预测结果拿来看看，6个被预测为cat，但是只有4个的true是cat，此时就和右侧的红圈对应上了。

y_pred = ["cat", "cat", "dog", "cat", "cat", "cat", "cat"]y_true = ["dog", "dog", "dog", "cat", "cat", "cat", "cat"]

二、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)

有了上面的这些数值，就可以进行如下的计算工作了

准确率(Accuracy)：这三个指标里最直观的就是准确率: 模型判断正确的数据(TP+TN)占总数据的比例

"Accuracy: "+str(round((tp+tn)/(tp+fp+fn+tn), 3))

召回率(Recall)：针对数据集中的所有正例(TP+FN)而言,模型正确判断出的正例(TP)占数据集中所有正例的比例.FN表示被模型误认为是负例但实际是正例的数据.召回率也叫查全率,以物体检测为例,我们往往把图片中的物体作为正例,此时召回率高代表着模型可以找出图片中更多的物体!

"Recall: "+str(round((tp)/(tp+fn), 3))

精确率(Precision)：针对模型判断出的所有正例(TP+FP)而言,其中真正例(TP)占的比例.精确率也叫查准率,还是以物体检测为例,精确率高表示模型检测出的物体中大部分确实是物体,只有少量不是物体的对象被当成物体

"Precision: "+str(round((tp)/(tp+fp), 3))

还有一些别的度量方式，如下，自行学习，不做扩展

("Sensitivity: "+str(round(tp/(tp+fn+0.01), 3)))
("Specificity: "+str(round(1-(fp/(fp+tn+0.01)), 3)))
("False positive rate: "+str(round(fp/(fp+tn+0.01), 3)))
("Positive predictive value: "+str(round(tp/(tp+fp+0.01), 3)))
("Negative predictive value: "+str(round(tn/(fn+tn+0.01), 3)))

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