MQL5 リファレンス행렬과 벡터 메서드머신 러닝ConfusionMatrixMultilabel

ConfusionMatrixMultilabel

각 레이블에 대한 혼동 행렬 계산. 이 메서드는 예측값의 벡터에 적용됩니다.

uint vector::ConfusionMatrixMultiLabel(
   const vector&       vect_true,     // 참인 값들의 벡터
   matrix&             confusions[]   // 계산된 혼동 행렬의 배열
   );

매개 변수

vect_true

[in] 참인 값들의 벡터.

confusions

[out] 각 레이블에 대해 계산된 혼동 행렬이 있는 2 x 2 행렬의 배열.

반환값

계산된 혼동 행렬 배열의 크기. 실패인 경우 0을 반환

참조

결과 배열은 동적이거나 정적일 수 있습니다. 배열이 정적이면 크기가 클래스의 수보다 작아서는 안 됩니다.

참값 벡터와 예측값 벡터의 크기는 동일해야 합니다.

예:

   vector y_true={7,2,1,0,4,1,4,9,5,9,0,6,9,0,1,5,9,7,3,4,8,4,2,7,6,8,4,2,3,6};
   vector y_pred={7,2,1,0,4,1,4,9,5,9,0,6,9,0,1,5,9,7,3,4,2,9,4,9,5,9,2,7,7,0};
   matrix label_confusions[12];

   uint   res=y_pred.ConfusionMatrixMultiLabel(y_true,label_confusions);
   Print("res=",res,"  size=",label_confusions.Size());
   for(uint i=0; i<res; i++)
      Print(label_confusions[i]);

/*
  res=10  size=12
  [[26,1]
   [0,3]]
  [[27,0]
   [0,3]]
  [[25,2]
   [2,1]]
  [[28,0]
   [1,1]]
  [[24,1]
   [2,3]]
  [[27,1]
   [0,2]]
  [[27,0]
   [2,1]]
  [[25,2]
   [1,2]]
  [[28,0]
   [2,0]]
  [[23,3]
   [0,4]]
*/

ConfusionMatrix

ClassificationMetric