MQL5 リファレンス行列とベクトルのメソッド機械学習ConfusionMatrixMultilabel

ConfusionMatrixMultilabel

各ラベルの混同行列を計算します。このメソッドは、予測値のベクトルに適用されます。

uint vector::ConfusionMatrixMultiLabel(
const vector& vect_true, // 真の値のベクトル
matrix& confusions[] // 計算された混同行列の配列
);

パラメータ

vect_true

[in] 真の値のベクトル

confusions

[out] 各ラベルの計算された混同行列を含む2 x 2行列の配列

戻り値

計算された混同行列の配列のサイズ。失敗した場合は0を返します。

注意事項

結果の配列は動的または静的になります。配列が静的である場合、そのサイズはクラスの数以上でなければなりません。

真の値のベクトルと予測値のベクトルのサイズは同じである必要があります。

例：

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