混淆矩陣Confusion?Matrix概念分析翻譯

更新時間：2022年06月07日 11:05:32 作者：vesper305

這篇文章主要為大家介紹了混淆矩陣Confusion?Matrix分析的翻譯，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

Confusion Matrix

在機器學習領域，混淆矩陣（confusion matrix），又稱為可能性表格或是錯誤矩陣。它是一種特定的矩陣用來呈現算法性能的可視化效果，通常是監(jiān)督學習（非監(jiān)督學習，通常用匹配矩陣：matching matrix）。

其每一列代表預測值，每一行代表的是實際的類別。這個名字來源于它可以非常容易的表明多個類別是否有混淆（也就是一個class被預測成另一個class）。

Example

假設有一個用來對貓（cats）、狗（dogs）、兔子（rabbits）進行分類的系統(tǒng)，混淆矩陣就是為了進一步分析性能而對該算法測試結果做出的總結。假設總共有 27 只動物：8只貓， 6條狗， 13只兔子。結果的混淆矩陣如下圖：

在這個混淆矩陣中，實際有 8只貓，但是系統(tǒng)將其中3只預測成了狗；對于 6條狗，其中有 1條被預測成了兔子，2條被預測成了貓。從混淆矩陣中我們可以看出系統(tǒng)對于區(qū)分貓和狗存在一些問題，但是區(qū)分兔子和其他動物的效果還是不錯的。所有正確的預測結果都在對角線上，所以從混淆矩陣中可以很方便直觀的看出哪里有錯誤，因為他們呈現在對角線外面。

Table of confusion

在預測分析中，混淆表格（有時候也稱為混淆矩陣），是由false positives，falsenegatives，true positives和true negatives組成的兩行兩列的表格。它允許我們做出更多的分析，而不僅僅是局限在正確率。準確率對于分類器的性能分析來說，并不是一個很好地衡量指標，因為如果數據集不平衡（每一類的數據樣本數量相差太大），很可能會出現誤導性的結果。例如，如果在一個數據集中有95只貓，但是只有5條狗，那么某些分類器很可能偏向于將所有的樣本預測成貓。整體準確率為95%，但是實際上該分類器對貓的識別率是100%，而對狗的識別率是0%。

對于上面的混淆矩陣，其對應的對貓這個類別的混淆表格如下：

假定一個實驗有 P個positive實例，在某些條件下有 N 個negative實例。那么上面這四個輸出可以用下面的偶然性表格（或混淆矩陣）來表示：

公式陳列、定義如下：

True positive(TP)	eqv. with hit
True negative(TN)	eqv. with correct rejection
False positive(FP)	eqv. with false alarm, Type I error
False negative(FN)	eqv. with miss, Type II error

Sensitivity ortrue positive rate(TPR) eqv. with hit rate, recall	TPR = TP/P = TP/(TP + FN)
Specificity(SPC)ortrue negative rate(TNR)	SPC = TN/N = TN/(FP + TN)
Precision orpositive prediction value(PPV)	PPV = TP/(TP + FP)
Negative predictive value(NPV)	NPV = TN/(TN + FN)
Fall-out orfalse positive rate(FPR)	FPR = FP/N = FP/(FP + TN)
False discovery rate(FDR)	FDR = FP/(FP + TP) = 1 - PPV
Miss Rate orFalse Negative Rate(FNR)	FNR = FN/P = FN/(FN + TP)
Accuracy(ACC)	ACC = (TP + TN)/(P + N)