Confusion Matrix in python

Confusion Matrix in python

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Tensorflow를 이용한 prediction 결과를 평가하기 위해서 Confusion Matrix을 이용한다.
단순 Accuracy에 대해서는 어느정도 문제가 발생하기 때문이다.
아래의 두 package를 각각 이용할 수도 있다.

scikit

scikit package를 이용한 방법이 존재한다.

특정 값만 표시해 줄 수도 있고 Confusion Matrix를 표현할 수도 있다.

# Import packages
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import precision_score
from sklearn.metrics import recall_score

# Data
y_true = [1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [1, 1, 1, 0, 0]
target_names = ['false', 'true']

print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
precision_score(y_true, y_pred, average='binary',pos_label=1)
recall_score(y_true, y_pred, average='binary',pos_label=1)

실행 결과

	      precision    recall  f1-score   support

false       0.50      0.50      0.50         2
true       0.67      0.67      0.67         3

avg / total       0.60      0.60      0.60         5

precision: 0.66666666666666663
recall: 0.66666666666666663

Pandas

import pandas as pd

y_true = pd.Series([2, 0, 2, 2, 0, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 2])
y_pred = pd.Series([0, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 0, 2, 2])

pd.crosstab(y_true, y_pred, rownames=['True'], colnames=['Predicted'], margins=True)

Result

Predicted  0  1  2  All
True                   
0          3  0  0    3
1          0  1  2    3
2          2  1  3    6
All        5  2  5   12