187
правок
Изменения
→Матрица ошибок (англ. Сonfusion matrix)
# array([[53892, 687]
# [ 1891, 3530]])
Безупречный классификатор имел бы только истинно-положительные и истинно отрицательные классификации, так что его матрица ошибок содержала бы ненулевые значения только на своей главной диагонали (от левого верхнего до правого нижнего угла):
'''import''' numpy '''as''' np
'''from''' sklearn.datasets '''import''' fetch_openml
'''from''' sklearn.metrics '''import''' confusion_matrix
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
y = y.astype(np.uint8)
X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:]
y_train_5 = (y_train == 5) # True для всех пятерок, False для в сех остальных цифр. Задача опознать пятерки
y_test_5 = (y_test == 5)
y_train_perfect_predictions = y_train_5 # притворись, что мы достигли совершенства
print(confusion_matrix(y_train_5, y_train_perfect_predictions))
# array([[54579, 0]
# [ 0, 5421]])
=== Аккуратность (англ. Accuracy) ===
