【机器学习】分类器性能度量——混淆矩阵及sklearn实现-Toy模板网

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记录一下混淆矩阵的学习心得，不写下来老是容易搞混..

I. 理论解析

机器学习中，考量二分类问题的分类器性能时，可以将样本的实际类别与分类器预测类别，划分为如下 TN, FP, FN, TP 四种结果，组合起来就是大名鼎鼎的 confusion matrix 混淆矩阵。其中：

True，False 表示预测结果与实际分类是否一致：一致为True，不一致为False；

Positive，Negative 表示预测结果的类别：通常class 1 为Positive，class 0 为Negative

混淆矩阵	预测值
		0（-）	1（+）
实际值	0（-）	True Negative (TN)	False Positive (FP)
实际值	1（+）	False Negative (FN)	True Positive (TP)

画出混淆矩阵后，就可以根据矩阵，计算相应的度量指标了，主要有准确率（Accuracy），召回率（Recall），精确率（Precision）三大金刚。

PS: 看了太多不同的叫法，本来就容易混淆，叫法一多更蒙圈了，感觉还是叫英文直观一点

1. 准确率（Accuracy）

所有预测正确的样本，占总样本的比例。

$【机器学习】分类器性能度量——混淆矩阵及sklearn实现$

准确率关注整体（正样本 + 负样本）的预测准确程度。但在样本不均衡时，准确率有很大的局限性，此时高accuracy无太大意义。例如在实际生活中，大多数信用卡客户都不会违约（class 0），违约的只是少数（class 1）。用分类器预测信用卡客户是否会违约时，即便把所有样本都预测为不违约（class 0）也可以获得很高的准确率，但这对于风控模型来说，毫无参考价值。

2. 召回率（Recall）

针对原样本而言，在所有实际为正（class 1）的样本中，被预测为正的样本比例。

【机器学习】分类器性能度量——混淆矩阵及sklearn实现

又称为sensitivity rate，true positive rate(TPR)，查全率。这个指标关注更多的是查全，不要有漏检的情况，宁可错杀一千，不能放过一个。

3. 精确率（Precision）

针对预测样本而言，在所有被预测为正（class 1）的样本中，实际为正（class 1）的样本比例。

【机器学习】分类器性能度量——混淆矩阵及sklearn实现

又称为 positive predictive rate，查准率。更关注正样本结果中的预测准确程度，宁愿漏检，也不愿意预测错误。

召回率与精确率 Trade-off

召回率（查全率）与精确率（查准率）是一对矛盾的变量，二者相互制约，此消彼长。

以下表为例，假设 t=1 代表客户违约，用A，B 两个分类器进行预测

t actual	0	0	0	0	1	0	1	0	1
t predicted-A	1	1	1	1	1	1	1	1	1
t predicted-B	0	0	0	0	0	0	1	0	0

模型 A: 宁可错杀，不能放过，即便没有很确定，也判断该客户会违约。此时分类器高召回率，低精确率。

recall = TP / 实际为正 = 3/3 = 100%，

precision = TP / 预测为正 = 3/9 = 33.33%

模型B: 宁可漏过，不能错判，只在非常确定的情况下，才判断客户违约。此时分类器低召回率，高精确率。

recall = 1/3 = 33.33%，

precision = 1/1 = 100%

4. F-Score

Fβ-score 是综合考虑召回率与精确率的一个加权调和平均指标，平衡召回率、精确率。F-score分数越高，说明模型质量越好。具体公式如下：

【机器学习】分类器性能度量——混淆矩阵及sklearn实现

其中，β代表对召回率、精确率的不同重视程度：

β=1，二者一样重要，此时即为F1-Score；

β<1，精确率更为重要。比如在经济整体向好时，希望准确判断违约客户，以放出更多的贷款，提升利息收益；

β>1，召回率更为重要。经济状况不好时，更希望尽可能少漏掉违约客户，即更多的找出违约客户，避免本金损失。

II. python实现

实用角度出发，直接调用sklearn包，查看分类结果

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, pred_log, digits=3)) 

# y_test是划分出的测试集
# pred_log是依据分类器预测出的结果
# 通常保留3位小数便于比较

输出结果如下：

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