关于混淆矩阵中精读和召回率的计算关于混淆矩阵中精读和召回率

在进行二分类或多分类任务中为了直观的看出分类效果,以及为后续的错误分析做准备,需要计算整个分类的混淆矩阵,此中涉及到的是分类准确率和召回率的计算:
准确率(精度):预测正确值占预测为该类别总体的比例
召回率:预测正确值占该类别中所有预测值的比例
正对角线表示预测正确的值,其余值为预测错误的值

二分类:

分类效果只有1和0之分,

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横轴为预测值,纵轴为真实值
准确率=(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)
召回率=TN/(TN+FN)
注:召回率只需要关注true label值为1时的值

多分类:

当分类问题是二分问题是，混淆矩阵可以用上面的方法计算。当分类的结果多于两种的时候，混淆矩阵同时适用。
一下面的混淆矩阵为例，我们的模型目的是为了预测样本是什么动物，这是我们的结果：

【关于混淆矩阵中精读和召回率的计算】

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通过混淆矩阵，我们可以得到如下结论：
Accuracy
在总共66个动物中，我们一共预测对了10 + 15 + 20=45个样本，所以准确率（Accuracy）=45/66 = 68.2%。
以猫为例，我们可以将上面的图合并为二分问题：
Precision
所以，以猫为例，模型的结果告诉我们，66只动物里有13只是猫，但是其实这13只猫只有10只预测对了。模型认为是猫的13只动物里，有1条狗，两只猪。所以，Precision（猫）= 10/13 = 76.9%
Recall
以猫为例，在总共18只真猫中，我们的模型认为里面只有10只是猫，剩下的3只是狗，5只都是猪。这5只八成是橘猫，能理解。所以，Recall（猫）= 10/18 = 55.6%
Specificity
以猫为例，在总共48只不是猫的动物中，模型认为有45只不是猫。所以，Specificity（猫）= 45/48 = 93.8%。
虽然在45只动物里，模型依然认为错判了6只狗与4只猫，但是从猫的角度而言，模型的判断是没有错的。
（这里是参见了Wikipedia，Confusion Matrix的解释,https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix）
F1-Score
通过公式，可以计算出，对猫而言，F1-Score=（2 * 0.769 *0.556）/（ 0.769 +0.556） = 64.54%
同样，我们也可以分别计算猪与狗各自的二级指标与三级指标值。

参考:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839