如何在混淆矩阵中显示精度

Question

我正在使用scikit学习，我想以混淆矩阵的形式显示精度。所以我有这个混乱矩阵：

array([[1266,   45,    6],
       [  25, 1507,   19],
       [  36,   82,  858]], dtype=int64)

我在另一篇文章中应用了这段代码：

cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

输出为：

array([[0.96127563, 0.03416856, 0.00455581],
       [0.01611863, 0.97163121, 0.01225016],
       [0.03688525, 0.08401639, 0.87909836]])

但是，这是召回率，而不是精度。如何显示精度？

Answer 1

精度的答案将是

import numpy as np
precision = np.diag(cm) / np.sum(cm, axis = 0)

精度为TP/(TP+FP)，因此对角线值即为正值，即列的总和。

更新1： 根据您的评论

precision = []
for x in np.nditer(cm):
    precision.append(x / np.sum(cm, axis = 0))

Answer 2

找到它，只需更改axis = 0而不是axis = 1

cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=0)[:, np.newaxis]

好的，但是这段代码有问题，我有以下输出：

array([[0.954, 0.034, 0.005],
       [0.015, 0.922, 0.012],
       [0.041, 0.093, 0.972]])

当对任何行求和时，它应等于1，但不等于1。

已解决

使用此：

C / C.astype(np.float).sum(axis=0)