分类问题与混淆矩阵(confusion matrix)
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发布时间：2024-10-24 17:15
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时间：2024-10-30 22:05
在探索机器学习领域时，混淆矩阵是个关键概念，尤其在处理分类问题时。它对于评估模型在面对不平衡数据时的性能至关重要。混淆矩阵是通过四个指标来展示模型预测结果与实际标签的对比，一级指标包括真正例(TP)、假正例(FP)、真负例(TN)和假负例(FN)。一级指标直观上反映了模型的正确和错误分类，但仅凭数量难以全面评价，因此引入了二级指标，如精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1-score和查准率(F-measure)。
多分类问题相较于二分类，混淆矩阵的计算更为复杂，特别是涉及三个或更多类别时。起初，我混淆了二分类和多分类的区别，试图用错误的方法计算多分类的混淆矩阵指标，这导致了计算上的困难。在解决这个问题时，我意识到可以通过将多分类问题转化为多个二分类问题来计算指标，如AUC(ROC曲线下面积)。
对于使用非Python库训练的模型，如Netica，计算AUC时遇到了挑战。不过，通过将多分类问题拆解为多个二分类问题，我得以绕过这个障碍，最终通过处理后的数据，分别得到了针对三个类别的AUC值。
