python - 是否有可能检索由混淆矩阵识别的误报/漏报？

Question

我正在使用 Sckit-learn 并使用混淆矩阵来更深入地了解我的算法的执行情况:

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(keywords_list, 

label_list, test_size=0.33, random_state=42)

pipeline.fit(X_train, Y_train)

pred = pipeline.predict(X_test)

print(confusion_matrix(Y_test, pred))

我得到这样的输出:

[[1011   72]
[ 154 1380]]

我假设遵循这些矩阵的格式:

TP|FP
FN|TN

是否可以检索被归类为误报和漏报的值？了解这些数据是什么样的会对我的工作有所帮助。不用说，我是 Sckit-Learn 的新手。

编辑:

Alessandro 给出了很好的建议，告诉我 Y_test != pred 会在混淆矩阵中返回我所有的误报/漏报。

我应该在我的原始问题中提到的一个因素是我在二进制标签下对文本数据进行分类。 (例如火腿/垃圾邮件)，我想将它们彼此分开。我当前用于提取漏报的代码采用以下形式:

false_neg = open('false_neg.csv', 'w')
falsen_list = X_test[(Y_test == 'Spam') and (pred == 'Ham')] #False Negatives
wr2 = csv.writer(false_neg, quoting=csv.QUOTE_ALL)
for x in falsen_list:
    wr2.writerow([x])

不幸的是，这会引发错误:

  Traceback (most recent call last):
  File "/home/noname365/PycharmProjects/MLCorpusBlacklist/CorpusML_training.py", line 171, in <module>
    falsen_list = X_test[(Y_test == 'blacklisted') and (pred == 'clean')] #False Negatives
  File "/home/noname365/virtualenvs/env35/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/generic.py", line 731, in __nonzero__
    .format(self.__class__.__name__))
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我走在正确的轨道上吗？

Answer 1

Y_test != pred 为您提供您预测错误的答案特别是 (Y_test == 1) == (pred == 0) 应该给你误报和 (Y_test == 0) == (pred == 1)应该给你假阴性(或者它可能是相反的，这取决于你的设置中什么是积极的和消极的)