我正在尝试根据某些特征预测患者的葡萄糖值，例如 45,256,115 等值。目前我正在计算 RMSE、MSE、R² 的精度。有没有办法通过为预测值设置一个阈值（如±10）来计算混淆矩阵的准确性。例如，如果实际值是 110 而我的预测是 100，那么我们可以说这是准确的，因为 100+10=110 其中 10 是阈值。任何建议和一些详细说明它的代码都会非常有帮助。
有没有办法计算回归问题的真假阳性和阴性
数据挖掘
机器学习
预言
准确性
混淆矩阵
2022-03-05 06:39:43
1个回答
我相信 sklearn 库中没有执行此操作的实际功能。但是，该概念相对容易实现：您可以循环并将每个 y_prediction 与相应的 y_true_value 进行比较，并将 TN、TP、FN 和 FP 相应地增加到某个阈值。例如：
if abs(y_pred[i] - y_true[i]) <= threshold:
TP += 1
elif abs(y_pred[i] - y_true[i]) > threshold:
TN += 1
...
不要忘记首先对 y_true 和 y_pred 值的缩放进行反向转换。