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機械学習 FPとFN の表示

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Rondon7251

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機械学習で以下のプログラムの評価部分にFPとFNを追記したいです。
現在正解率精度を表示してる他にFPとFNの表示をしたいです。

2個の誤検知
第1種誤り確率:悪性サイトを良性サイトと誤判定した(FP)
第2種誤り確率:良性サイトを悪性サイトと誤判定した(FN)

というプログラムを作りたいです。

どんなプログラムを書けばいいかわからず
何かわかる方いましたら教えてください。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# データの読み込み --- (*1)
analysisresults_data = pd.read_csv("analysis_resultstableZZZ.csv",encoding="utf-8")

# データをラベルと入力データに分離する --- (*2)
y = analysisresults_data.loc[:,"analysis_result"]
x = analysisresults_data.loc[:,["id","signatures_id","hit_count"]]

# 学習用とテスト用に分離する --- (*3)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True, random_state=0)

# 学習する --- (*4)
clf = SVC()
clf.fit(x_train, y_train)

# 評価する --- (*5)
y_pred = clf.predict(x_test)
print("正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))
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回答 1

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0

scikit-learnは混同行列を計算できますので、そちらから求めることができます。

公式のリファレンスに良い例があるので、参考にしてください。

>>> tn, fp, fn, tp = confusion_matrix([0, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 0]).ravel()
>>> (tn, fp, fn, tp)
(0, 2, 1, 1)

sklearn.metrics.confusion_matrix — scikit-learn 0.22 documentation

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