分类算法-3.多分类中的混淆矩阵

加载手写识别数字数据集

import numpy
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt 

digits = datasets.load_digits()
x = digits.data
y = digits.target

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.8,random_state=666)

用逻辑回归训练

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

log_reg = LogisticRegression()

# sklearn中默认使用OVR方式解决多分类问题
log_reg.fit(x_train,y_train)
y_predict = log_reg.predict(x_test)
log_reg.score(x_test,y_test)

查看多分类问题的混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix

cfm = confusion_matrix(y_test,y_predict)

将数据与灰度值对应起来：

# cmap为颜色映射，gray为像素灰度值
plt.matshow(cfm,cmap=plt.cm.gray)

去除预测正确的对角线数据，查看混淆矩阵中的其他值

row_sum = numpy.sum(cfm,axis=1)
err_matrix = cfm / row_sum
numpy.fill_diagonal(err_matrix,0)

plt.matshow(err_matrix,cmap=plt.cm.gray)

上图不仅可以看出哪个地方犯的错误多，还可以看出是什么样的错误，例：算法会偏向于将值为1的数据预测为9，将值为8的数预测为1。
在算法方面，应该考虑调整1、8、9的决策阈值以增强算法的准确率。在手写识别数据集方面，应该考虑处理数据，如消除数据集的噪点和干扰点，提高清晰度和可识别程度。