模型评估之“鱼网捞鱼”

整理文档时找到了模型评估的学习笔记，当时在群里跟朋友们聊到了模型评估时，用“池塘捞鱼”做了一个例子，整理出来，温故知新。

问题描述

如下图所示，在一个池塘里（矩形）有很多的鱼（三角形）和虾（棱形）， 现在有一个模型，也就是一个用来捞鱼的网（圆形虚线），一网下去捞中了一些鱼，同时也捞中了一些虾。现在要对这个鱼网（模型）进行评价一下，鱼网做得好不好呢？

现在来分析一下：
池塘：总共的大小是20，其中鱼P=10, 虾N=10
模型就是一张网下去，捞了9个鱼和3个虾。（注意，网里的都是“被认为是鱼”的才被捞上来。）

捞到的网里正确的是鱼的：TP=9,
捞到的网里是虾被误认为是鱼的： FP=3
网的大小：P’ = 9+3=12
现在注意了：池塘里那些没有被网上来的，就是认为全是虾。这一部分叫N’

下面做一个表格来表示一下：

	认为是鱼的（鱼网）	认为是虾（鱼网外）	小计
真正是鱼	TP=9	FN=1	P=10
真正是虾	FP=3	TN=7	N=10
小计	鱼网里的:P’=12	鱼网外的N’ = 8	池塘大小=20

“鱼网”模型指标计算

正确率（Acc)：(TP+TN )/(P+N) = (9+7) /(20) = 0.8
速记：分的鱼和虾，占池塘大小的比例

精确率(precision): TP/(TP+FP) = 9/12= 0.75
速记： 鱼网里有多少鱼

召回率(recall)：TP/P = 9/10 = 0.9
速记： 捞到 (召回) 的鱼占全部鱼的比例

综合分类率:F1

F1 = 2 * (precision) * recall/(precision+recall)
	   = 2 * 0.75 * 0.9/(0.75+0.9)
	   = 0.8181

代码实现与验证

首先用一个列表来表示池塘，用1表示"鱼"，用0表示"虾"，
池塘里总共有10只鱼和10只虾，语句是这样子：

# 结果集 10个1表示10个鱼，10个0表示10个虾
y_test =      [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

再来看下鱼网的表示，“鱼网”抓住了12只动物，有9只是鱼，3只是虾，其它的没抓到。
这时需要与池塘的动物对应，可以认为前面9个鱼抓到了（是1），第10只鱼没抓到（是0），
接着有3只虾抓到了（是1），剩下的7只没有抓到（是0）。
表示的语句是这样的：

# 预测结果： 前面9个鱼正确，有1个鱼预测为虾，3个虾预测为鱼，7个虾预测为虾
y_pred = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

接着使用代码来计算一下模型的各个指标，

# 模型评估报告
def model_score (y_test, y_pred):
    # 开始计算指标
    ACC = accuracy_score(y_test, y_pred) 
    PRECISION = precision_score (y_test, y_pred) #, average='macro' average='binary' 'weighted' 
    RECALL = recall_score (y_test, y_pred) #, average='macro'
    F1 = f1_score (y_test, y_pred) #, average='macro'

    ret = ""
    ret += "准确度: %2.3f\n" % ( ACC )
    ret += "精确度: %2.3f\n" % ( PRECISION )
    ret += "召回率: %2.3f\n" % ( RECALL )
    ret += "F1得分: %2.3f\n" % ( F1) 
    # 得到评价矩阵，注意这个结果与PPT中的表格不一样，是行列倒的，需要用.T转换一下
    ret += str(confusion_matrix(y_test, y_pred).T) + '\n'

    # 得到评价报告 
    ret += str(classification_report(y_test, y_pred))
    return ret
    
report = model_score(y_test, y_pred)
print('模型评估报告'.center(40,'-')+'\n'+report)

运行结果如下图：

混淆矩阵热力图

最后使用代码来生成混淆矩阵的热力图：

def model_map (y_true, y_pred):
    ## 字体问题
    sns.set(font='SimHei')
    fig = plt.figure(figsize=(6,6))
    ##y轴显示真实值 
    y_true = ['鱼' if x else '虾' for x in y_true]
    ###显示预测值 
    y_pred = ['鱼' if x else '虾' for x in y_pred]
    ##分类标识
    labels=['鱼','虾']
    ##构建混淆矩阵
    C2= confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=labels ) 
    ##print(C2)
    ##显示成热力图
    ax=sns.heatmap(C2, annot=True, cmap='Greens', fmt='d', xticklabels=labels, yticklabels=labels)
    ax.set_ylabel("真实")
    ax.set_xlabel("预测")
    ax.xaxis.set_label_position('top') 
    ax.xaxis.tick_top()
    ax.set_title('混淆矩阵热力图', verticalalignment='bottom')
    plt.savefig('map.png')
    plt.show()

生成的热力图（如下图）与上面的分析表格一致，非常直观。

完整代码

最后附上完整的代码

#!/usr/bin/env python3
#coding:utf-8

__author__ = 'xmxoxo<xmxoxo@qq.com>'

# 模型评估指标 例子
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

import numpy as np
import seaborn as sns;
from matplotlib import pyplot as plt

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
from sklearn.metrics import f1_score, confusion_matrix, classification_report


# y_test = list('1'*10) + list('0'*10)
# 结果集 10个1表示10个鱼，10个0表示10个虾
y_test =      [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 预测结果： 前面9个鱼正确，有1个鱼预测为虾，3个虾预测为鱼，7个虾预测为虾
y_pred = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

def model_map (y_true, y_pred):
    ## 字体问题
    sns.set(font='SimHei')
    fig = plt.figure(figsize=(6,6))
    ##y轴显示真实值 
    y_true = ['鱼' if x else '虾' for x in y_true]
    ###显示预测值 
    y_pred = ['鱼' if x else '虾' for x in y_pred]
    ##分类标识
    labels=['鱼','虾']
    ##构建混淆矩阵
    C2= confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=labels ) 
    ##print(C2)
    ##显示成热力图
    ax=sns.heatmap(C2, annot=True, cmap='Greens', fmt='d', xticklabels=labels, yticklabels=labels)
    ax.set_ylabel("真实")
    ax.set_xlabel("预测")
    ax.xaxis.set_label_position('top') 
    ax.xaxis.tick_top()
    ax.set_title('混淆矩阵热力图', verticalalignment='bottom')
    plt.savefig('map.png')
    plt.show()


# 模型评估报告
def model_score (y_test, y_pred):
    # 开始计算指标
    ACC = accuracy_score(y_test, y_pred) 
    PRECISION = precision_score (y_test, y_pred) #, average='macro' average='binary' 'weighted' 
    RECALL = recall_score (y_test, y_pred) 
    F1 = f1_score (y_test, y_pred) 

    ret = ""
    ret += "准确度: %2.3f\n" % ( ACC )
    ret += "精确度: %2.3f\n" % ( PRECISION )
    ret += "召回率: %2.3f\n" % ( RECALL )
    ret += "F1得分: %2.3f\n" % ( F1) 
    # 得到评价矩阵，注意这个结果与PPT中的表格不一样，是行列倒的，需要用.T转换一下
    ret += str(confusion_matrix(y_test, y_pred).T) + '\n'

    # 得到评价报告 
    ret += str(classification_report(y_test, y_pred))
    return ret

report = model_score(y_test, y_pred)
print('模型评估报告'.center(40,'-')+'\n'+report)

model_map (y_test, y_pred)

if __name__ == '__main__':
    pass

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