如何解决如何根据预测的类别概率准备混淆矩阵?
有一个朴素贝叶斯分类器,它是用给定的训练数据创建的。在表中,显示了预测的正类概率和实际的类标签。我想准备混淆矩阵,但我不知道如何做,只知道概率。
ID | 实际类标签 | 预测正类概率 |
---|---|---|
1 | + | 0.6 |
2 | + | 0.8 |
3 | - | 0.2 |
4 | + | 0.3 |
5 | - | 0.4 |
解决方法
首先,您需要有离散的类标签来计算混淆矩阵。定义预测正类概率的阈值以预测类标签 (y_pred)。 然后,您可以使用实际的类标签 (y_actual) 和 y_pred 来计算混淆矩阵。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_actual,y_pred)
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