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深度学习自学记录(3)——两种多分类混淆矩阵的Python实现(含代码)

深度学习自学记录(3)——两种多分类混淆矩阵的Python实现(含代码)1、什么是混淆矩阵2、分类模型评价指标3、两种多分类混淆矩阵3.1直接打印出每一个类别的分类准确率。3.2打印具体的分类结果的数值4、总结

1、什么是混淆矩阵

深度学习中，混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。它可以直观地了解分类模型在每一类样本里面表现，常作为模型评估的一部分。它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class)。

首先要明确几个概念：

T或者F：该样本 是否被正确分类。

P或者N：该样本 原本是正样本还是负样本。

真正例(True Positive，TP)：预测正确；模型预测也是正例，样本的真实类别是正例，

真负例(True Negative，TN)：预测正确：模型预测为负例，样本的真实类别是负例，

伪正例(False Positive，FP)：预测错误：模型预测为正例，样本的真实类别是负例，

伪负例(False Negative，FN)：预测错误；模型预测为负例，样本的真实类别是正例，

将这四个指标一起呈现在表格中，就能得到如下这样一个矩阵，我们称它为混淆矩阵(Confusion Matrix)，这里