线性回归中的混淆矩阵

Question

我有实际值和预测值。

实际： 33.3663、38.2561、28.6362、35.6252

预测： 28.9721、35.6161、27.9561、22.6272

我想应用混淆矩阵来找到准确性。

Answer 1

解决方案

首先，混淆矩阵不适用于连续值。您还可以通过将连续值转换为类来使用它。检查https://datascience.stackexchange.com/questions/46019/continuous-variable-not-supported-in-confusion-matrix

from sklearn.metrics import confusion_matrix
 
expected = [1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]
predicted = [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0]
results = confusion_matrix(expected, predicted)
print(results)

输出

[[4 2]
 [1 3]]

参考

https://machinelearningmastery.com/confusion-matrix-machine-learning/

Answer 2

确实，混淆矩阵不能直接应用于连续数据，但可以按连续数据的范围进行分类，然后得到值范围的混淆矩阵。