#coding:utf-8
import sklearn
from sklearn.metrics import confusion_matrix
"""
兩個字母,第一個字母(t,f),第二個字母(pn)
第二個字母表示預(yù)測的正負(p/n彩匕,也就是1/0)
第一個字母表示預(yù)測的對錯(t/f)
tn:預(yù)測為負例合武,預(yù)測對了 #下面例子中=0
fp:預(yù)測為正例豆励,預(yù)測錯了 #下面例子中=2
fn:預(yù)測為負例凿跳,預(yù)測錯了 #下面例子中=1
tp:預(yù)測為正例料睛,預(yù)測對了 #下面例子中=1
"""
y_true = [0, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 1, 1, 0]
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
tn, fp, fn, tp = cm.ravel()
混淆矩陣tp_fp_tn_fn
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