精度とリコールの計算を混同行列

Question

以下のような混乱行列があるとします。どのようにして精度とリコールを計算できますか？

Answer 1

まず、あなたの行列が逆さまに配置されています。 対角[（0,0）、（1,1）、（2,2）]に正の正の値が設定されるようにラベルを配置したい場合、これは生成された混乱行列sklearnと他のパッケージから。我々は正しい方向にソートされたものを持ってたら

は、我々はthis answerからページを取り、それを言うことができます。

1. 真陽性が
2. 偽陽性が列単位の合計対角の位置にあります。対角なし
3. 偽陰性は行ごとの合計です。対角線なし。

\次に、正確さとリコールのためにsklearn docsからいくつかの式を取っています。 そしてコードにそれをすべて置く：我々は唯一のバックそれらを追加するfalse_positives /ネガを定義するための真の陽性を削除しているので...私たちは手順のカップルをスキップすることにより、さらに簡素化することができます

import numpy as np 
cm = np.array([[2,1,0], [3,4,5], [6,7,8]]) 
true_pos = np.diag(cm) 
false_pos = np.sum(cm, axis=0) - true_pos 
false_neg = np.sum(cm, axis=1) - true_pos 

precision = np.sum(true_pos/true_pos+false_pos) 
recall = np.sum(true_pos/true_pos + false_neg) 

：

true_pos = np.diag(cm) 
precision = np.sum(true_pos/np.sum(cm, axis=0)) 
recall = np.sum(true_pos/np.sum(cm, axis=1)) 

答えのために