混淆矩阵中的真阴性和假阴性

Question

我在matlab中使用libsvm进行蛋白质结构类预测。使用我的不同维度特征集，我进行了7次交叉验证并获得了良好的结果。但是当我试图测试数据并得到混淆矩阵时，我得到的值只是真正的正面和假负面，没有得到真正的负面和误报的任何值。

我真的感到困惑，如果有人通过提供解决方案帮助我，我将不胜感激。

Answer 1

那你为什么不自己计算呢？准确性为您提供预测“错误”的总数，因此如果您有1000个测试项并且准确率为80％，那么false negatives + false positives = 200.因为您的数量为{{ 1}}，您可以计算false negatives = 200 - false positives。同样，鉴于上述准确性，这意味着false negatives + true negatives = 800，因此您可以计算true positives = 800 - true negatives。

上述基本原理应该很容易推广到更多维度，但我可能会在这里遗漏一些内容，所以请澄清你的问题。