支持混淆矩阵

Question

我有一个不平衡的数据集，我正在使用 SMOTE 算法对其进行平衡。在我打印混淆矩阵时进行过采样后，它显示了以下输出：

支持：'0' 91 支持：'1' 209

我有一个包含 1000 个标签的数据集，其中标签 1 出现了 700 次，标签 0 出现了 300 次，我使用 0.3 作为测试数据，但为什么显示支持 91 和 209？
即使我不应用 SMOTE 算法，它也会显示 91 和 209，在应用 SMOTE 之后它是一样的。

Answer 1

澄清

首先，这不是混淆矩阵，这是分类报告。它重新组合了可以从混淆矩阵计算的指标。

打击目的

其次，您仅将 SMOTE 应用于您的训练集。因此，如果您遵循某人的代码，他们会在使用 SMOTE 过采样的训练数据上训练他们的模型。但是，测试是在原始数据上完成的（这是合乎逻辑的）。

您在训练集中使用 SMOTE 的目的是改善其不平衡性。一旦模型从新的 oversampled 数据中学习了所谓的 better 权重，您就可以继续测试您在执行 train_test_split(X,y,test_size=0.3).

时拆分的测试数据。

代码

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)

X_train_sampled , y_train_sampled = sm.fit_sample(X_train,y_train.ravel())

model.fit(X_train_sampled,y_train_sampled) 

model.predict(X_test)

支持混淆矩阵

Support in confusion matrix

python

machine-learning

confusion-matrix

smote