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PyCM学习资料汇总 - 多类别混淆矩阵Python库

RayRay

PyCM简介

PyCM(Python Confusion Matrix)是一个用Python编写的多类别混淆矩阵库。它支持输入数据向量和直接矩阵,是分类模型评估的强大工具,支持大多数类别和总体统计参数。PyCM是混淆矩阵的瑞士军刀,主要面向需要对预测模型进行广泛指标评估和准确评价的数据科学家。

PyCM架构图

主要学习资源

  1. 官方文档

  2. 安装指南

    • 通过pip安装: pip install pycm
    • 通过conda安装: conda install -c sepandhaghighi pycm

  3. 使用教程

  4. API参考

  5. 在线尝试

  6. 社区支持

核心功能

  1. 支持多类别混淆矩阵
  2. 计算大量统计指标
  3. 矩阵可视化
  4. ROC曲线和PR曲线绘制
  5. 多个混淆矩阵比较
  6. 多标签混淆矩阵支持

使用示例

from pycm import *

y_actu = [2, 0, 2, 2, 0, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 0, 2, 2]
cm = ConfusionMatrix(actual_vector=y_actu, predict_vector=y_pred)

print(cm)
cm.stat()
cm.plot()

PyCM混淆矩阵可视化

总结

PyCM是一个功能丰富、易于使用的Python混淆矩阵库。无论你是机器学习初学者还是经验丰富的数据科学家,PyCM都能为你的分类模型评估提供有力支持。通过本文提供的学习资源,相信你能够快速掌握PyCM的使用,并在实际项目中充分发挥其优势。

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