Confusion Matrix _ PYCM

Confusion Matrix

- 머신러닝이 얼마나 잘 예측하는지를 나타내주는 Matrix
- 기계 학습 분야의 통계적 분류 같은 문제에서 confusin Matrix란, 지도학습으로 훈련된 분류 알고리즘의 성능을 시각화 할 수 있는 표

- sample code : https://www.kaggle.com/sujinies2/binaryclassification?scriptVersionId=17388277

 

PyCM: Multiclass confusion matrix library in Python

• 입력 데이터 벡터와 direct matrix를 모두 지원하는 python으로 작성된 다중 클래스 confusion matrices 라이브러리.
• 대부분의 클래스 및 전체 통계 매개 변수를 지원하는 사후 분류 모델 평가를 위한 적절한 도구이다

머신러닝, 통계 분류를 위한 confusion Matrix ( = error matrix )

알고리즘 성능을 시각화 할 수 있는 특정 테이블 레이아웃.

대부분 Supervised learning(지도학습) 에 쓰임.

 

행렬의 각 행은 실제 클래스의 인스턴스를 나타내며,

 각 열은 예측 클래스의 인스턴스를 나타낸다. (혹은 반대)

PyCM은 입력 데이터 벡터와 직접 매트릭스를 모두 지원하는 python으로 작성된 다중 클래스 혼용 매트릭스 라이브러리이다.

대부분의 클래스 및 전체 통계 매개 변수를 지원하는 사후 분류 모델 평가를 위한 도구이다.

통계 분류 방법 3가지

1. Basic

2. Class Statistics

3. Overall Statistics

  PyCM 은 HTML, CSV및 .PYCM형식의 보고서를 생성할 수 있다.

PyCM is the swiss-army knife of confusion matrices, targeted mainly at data scientists that need a broad array of metrics for predictive models and an accurate evaluation of large variety of classifiers