DocumentaciónSecciones
Manual de referencia de MQL5Métodos de matrices y vectoresAprendizaje automáticoConfusionMatrix 

ConfusionMatrix

Calcula la matriz de error. El método se aplica a un vector de valores predichos.

matrix vector::ConfusionMatrix(
   const vector&       vect_true      // vector de valores verdaderos
   );
 
 
matrix vector::ConfusionMatrix(
   const vector&       vect_true,     // vector de valores verdaderos
   uint                label          // valor de la etiqueta
   );

Parámetros

vect_true

[in] Vector de valores verdaderos.

эпохи

[in] Valor de la etiqueta para calcular la matriz de error.

Valor retornado

Matriz de errores. Si no se especifica ningún valor de etiqueta, se retornará una matriz de error multiclase en la que cada etiqueta se emparejará con todas las demás individualmente. Si se especifica un valor de etiqueta, se retornará una matriz de 2 x 2, donde la etiqueta especificada se considerará positiva y todas las demás etiquetas serán negativas (ovr, one vs rest).

Observación

La matriz de error C es tal que Cij es igual al número de observaciones que se encuentran en el grupo i y también, según los pronósticos, se encuentran en el grupo j. Así, en la clasificación binaria, el número de verdaderos negativos (NT) será C00, el de falsos negativos (FN) será C10, el de verdaderos positivos (TP) será C11 y el de falsos positivos (FP) será C01.

Es decir, esta matriz puede representarse gráficamente de la forma siguiente:

TN

FP

FN

TP

Los tamaños del vector de valores verdaderos y del vector de valores predichos deberán ser iguales.

Ejemplo:

   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 confusion=y_pred.ConfusionMatrix(y_true);
   Print(confusion);
   confusion=y_pred.ConfusionMatrix(y_true,0);
   Print(confusion);
   confusion=y_pred.ConfusionMatrix(y_true,1);
   Print(confusion);
   confusion=y_pred.ConfusionMatrix(y_true,2);
   Print(confusion);
 
 
/*
  [[3,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
   [0,3,0,0,0,0,0,0,0,0]
   [0,0,1,0,1,0,0,1,0,0]
   [0,0,0,1,0,0,0,1,0,0]
   [0,0,1,0,3,0,0,0,0,1]
   [0,0,0,0,0,2,0,0,0,0]
   [1,0,0,0,0,1,1,0,0,0]
   [0,0,0,0,0,0,0,2,0,1]
   [0,0,1,0,0,0,0,0,0,1]
   [0,0,0,0,0,0,0,0,0,4]]
  [[26,1]
   [0,3]]
  [[27,0]
   [0,3]]
  [[25,2]
   [2,1]]
*/