我有实际值和预测值。实际值：33.3663、38.2561、28.6362、35.6252预测值：28.9721、35.6161、27.9561、22.6272我想应用混淆矩阵来找到准确性。
7y4bm7vi1#
首先，混淆矩阵不适用于连续值。而且，您也可以通过将连续值转换为类来使用它。检查https://datascience.stackexchange.com/questions/46019/continuous-variable-not-supported-in-confusion-matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix expected = [1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]predicted = [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0]results = confusion_matrix(expected, predicted)print(results)
from sklearn.metrics import confusion_matrix
expected = [1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]
predicted = [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0]
results = confusion_matrix(expected, predicted)
print(results)
字符串
[[4 2] [1 3]]
[[4 2]
[1 3]]
型
https://machinelearningmastery.com/confusion-matrix-machine-learning/的
rwqw0loc2#
混淆矩阵确实不能直接应用于连续数据，但可以对连续数据进行范围分类，然后得到值范围的混淆矩阵。
2条答案
按热度按时间7y4bm7vi1#
溶液
首先，混淆矩阵不适用于连续值。而且，您也可以通过将连续值转换为类来使用它。检查https://datascience.stackexchange.com/questions/46019/continuous-variable-not-supported-in-confusion-matrix
字符串
输出
型
引用
https://machinelearningmastery.com/confusion-matrix-machine-learning/的
rwqw0loc2#
混淆矩阵确实不能直接应用于连续数据，但可以对连续数据进行范围分类，然后得到值范围的混淆矩阵。