混淆矩阵的定义

混淆矩阵（Confusion Matrix），它的本质远没有它的名字听上去那么拉风。矩阵，可以理解为就是一张表格，混淆矩阵其实就是一张表格而已。

以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。

我们通过样本的采集，能够直接知道真实情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。同时，我们通过用样本数据跑出分类型模型的结果，也可以知道模型认为这些数据哪些是positive，哪些是negative。

因此，我们就能得到这样四个基础指标，我称他们是一级指标（最底层的）：

真实值是positive，模型认为是positive的数量（True Positive=TP）
真实值是positive，模型认为是negative的数量（False Negative=FN）：这就是统计学上的第一类错误（Type I Error）
真实值是negative，模型认为是positive的数量（False Positive=FP）：这就是统计学上的第二类错误（Type II Error）
真实值是negative，模型认为是negative的数量（True Negative=TN）
将这四个指标一起呈现在表格中，就能得到如下这样一个矩阵，我们称它为混淆矩阵（Confusion Matrix）：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

混淆矩阵的指标

预测性分类模型，肯定是希望越准越好。那么，对应到混淆矩阵中，那肯定是希望TP与TN的数量大，而FP与FN的数量小。所以当我们得到了模型的混淆矩阵后，就需要去看有多少观测值在第二、四象限对应的位置，这里的数值越多越好；反之，在第一、三四象限对应位置出现的观测值肯定是越少越好。

二级指标

但是，混淆矩阵里面统计的是个数，有时候面对大量的数据，光凭算个数，很难衡量模型的优劣。因此混淆矩阵在基本的统计结果上又延伸了如下4个指标，我称他们是二级指标（通过最底层指标加减乘除得到的）：

准确率（Accuracy）—— 针对整个模型
精确率（Precision）
灵敏度（Sensitivity）：就是召回率（Recall）
特异度（Specificity）
我用表格的方式将这四种指标的定义、计算、理解进行了汇总：
　　　　　　　　　　　　

通过上面的四个二级指标，可以将混淆矩阵中数量的结果转化为0-1之间的比率。便于进行标准化的衡量。

在这四个指标的基础上在进行拓展，会产令另外一个三级指标

三级指标

这个指标叫做F1 Score。他的计算公式是：

其中，P代表Precision，R代表Recall。

F1-Score指标综合了Precision与Recall的产出的结果。F1-Score的取值范围从0到1的，1代表模型的输出最好，0代表模型的输出结果最差。

混淆矩阵的实例

当分类问题是二分问题是，混淆矩阵可以用上面的方法计算。当分类的结果多于两种的时候，混淆矩阵同时适用。

下面的混淆矩阵为例，我们的模型目的是为了预测样本是什么动物，这是我们的结果：　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

通过混淆矩阵，我们可以得到如下结论：

Accuracy

在总共66个动物中，我们一共预测对了10 + 15 + 20=45个样本，所以准确率（Accuracy）=45/66 = 68.2%。

以猫为例，我们可以将上面的图合并为二分问题：

Precision

所以，以猫为例，模型的结果告诉我们，66只动物里有13只是猫，但是其实这13只猫只有10只预测对了。模型认为是猫的13只动物里，有1条狗，两只猪。所以，Precision（猫）= 10/13 = 76.9%

Recall

以猫为例，在总共18只真猫中，我们的模型认为里面只有10只是猫，剩下的3只是狗，5只都是猪。这5只八成是橘猫，能理解。所以，Recall（猫）= 10/18 = 55.6%

Specificity

以猫为例，在总共48只不是猫的动物中，模型认为有45只不是猫。所以，Specificity（猫）= 45/48 = 93.8%。

虽然在45只动物里，模型依然认为错判了6只狗与4只猫，但是从猫的角度而言，模型的判断是没有错的。

（这里是参见了Wikipedia，Confusion Matrix的解释,https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix）

F1-Score

通过公式，可以计算出，对猫而言，F1-Score=（2 * 0.769 *  0.556）/（ 0.769 +  0.556） = 64.54%

同样，我们也可以分别计算猪与狗各自的二级指标与三级指标值。