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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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機械学習 FPとFN の表示

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2019/12/05 08:23

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。

python

1import pandas as pd 2from sklearn.model_selection import train_test_split 3from sklearn.svm import SVC 4from sklearn.metrics import accuracy_score 5 6# データの読み込み --- (*1) 7analysisresults_data = pd.read_csv("analysis_resultstableZZZ.csv",encoding="utf-8") 8 9# データをラベルと入力データに分離する --- (*2) 10y = analysisresults_data.loc[:,"analysis_result"] 11x = analysisresults_data.loc[:,["id","signatures_id","hit_count"]] 12 13# 学習用とテスト用に分離する --- (*3) 14x_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) 15 16# 学習する --- (*4) 17clf = SVC() 18clf.fit(x_train, y_train) 19 20# 評価する --- (*5) 21y_pred = clf.predict(x_test) 22print("正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))

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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。

python

1>>> tn, fp, fn, tp = confusion_matrix([0, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 0]).ravel() 2>>> (tn, fp, fn, tp) 3(0, 2, 1, 1)

sklearn.metrics.confusion_matrix — scikit-learn 0.22 documentation

投稿2019/12/05 10:45

hayataka2049

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