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在 Python 包statsmodels中，LogitResults.pred_table可以很方便地得到一个“混淆矩阵”，对于任意一个任意阈值t，对于一个Logit模型的形式

mod_fit = sm.Logit.from_formula('Y ~ a + b + c', train).fit() 
...
mod_fit.pred_table(t) 
#Conceptually: pred_table(t, predicted=mod_fit.predict(train), observed=train.Y)

有没有办法获得测试数据的等效信息？例如，如果我

pred = mod_fit.predict(test)

我如何获得相当于

mod_fit.pred_table(t, predicted=pred, observed=test.Y)

有没有办法做到这一点（例如，一种从andstatsmodels构建LogitResults实例的方法），还是需要“手动”完成 - 如果是这样，如何>predtrain.Y

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这是一个好主意，而且很容易添加。你能发布一个关于它的github问题吗？您可以使用以下代码执行此操作

import numpy as np
pred = np.array(mod_fit.predict(test) > threshold, dtype=float)
table = np.histogram2d(test.Y, pred, bins=2)[0]
于 2014-03-20T03:56:38.707 回答
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这是另一种方式，使用bincount：

from __future__ import division
import numpy as np

def confusionmatrix( true, predicted, classnames="0 1", verbose=1 ):
    """ true aka y, observed class ids: ints [0 .. nclass) or bools
        predicted aka yhat: ints or bools, e.g. (probs > threshold)
    -> e.g.
        confusion matrix, true down, predicted across:
        [[0 2]  -- true 0, pred 0 1
         [7 1]  -- true 1, pred 0 1
    """
    true = np.asarray( true, dtype=int )
    pred = np.asarray( predicted, dtype=int )
    ntrue, npred = true.max() + 1, pred.max() + 1
    counts = np.bincount( npred * true + pred, minlength = ntrue * npred )  # 00 01 10 11
    confus = counts.reshape(( ntrue, npred ))
    if verbose:
        print "true counts %s:      %s" % (classnames, np.bincount(true))
        print "predicted counts %s: %s" % (classnames, np.bincount(pred))
        print "confusion matrix, true down, predicted across:\n", confus
    return confus

#...............................................................................
if __name__ == "__main__":
    n = 10
    np.random.seed( 7 )
    y = np.random.randint( 0, 2, n )
    p = np.random.randint( 0, 2, n )
    print "true:", y
    print "pred:", p
    confusionmatrix( y, p )
于 2015-08-03T17:15:23.167 回答