深度学习：混淆矩阵，准确率，top1，top5，每一类的准确率

几个概念

1）正确率（accuracy）

正确率是我们最常见的评价指标，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，这个很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好；

2）错误率（error rate)

错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以accuracy =1 – error rate；

3）灵敏度（sensitive）

sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力；

4）特效度（specificity)

specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；

5）精度（precision）

精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例，precision=TP/（TP+FP）；

6）召回率（recall）

召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例，recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。

TP(True Positive): 真实为0，预测也为0

FN(False Negative): 真实为0，预测为1

FP(False Positive): 真实为1，预测为0

TN(True Negative): 真实为1，预测也为1

FN：False Negative,被判定为负样本，但事实上是正样本。
FP：False Positive,被判定为正样本，但事实上是负样本。
TN：True Negative,被判定为负样本，事实上也是负样本。
TP：True Positive,被判定为正样本，事实上也是正样本。

accuracy（总体准确率）

:分类模型总体判断的准确率(包括了所有class的总体准确率)

precision（单一类准确率） : 预测为0的准确率

回归率 : 真实为0的准确率

: 真实为1的准确率

: 预测为1的准确率

: 对于某个分类，综合了Precision和Recall的一个判断指标，F1-Score的值是从0到1的，1是最好，0是最差

: 另外一个综合Precision和Recall的标准，F1-Score的变形

混淆矩阵

在机器学习中尤其是统计分类中，混淆矩阵（confusion matrix），也被称为错误矩阵（error matrix）。

矩阵的每一列表达了分类器对于样本的类别预测，二矩阵的每一行则表达了版本所属的真实类别

之所以叫做’混淆矩阵‘，是因为能够很容易的看到机器学习有没有将样本的类别给混淆了。

接着二分类的举例子：

举一个三分类的例子：

举例子：

top1 和top5的计算

top1—– 就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确，则预测正确。否则预测错误
top5—– 就是最后概率向量最大的前五名中，只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。

1 在每次迭代中计算top1和top5，然后求平均

计算代码：
输入是模型输出（batch_size×num_of_class），目标label（num_of_class向量），元组（分别向求top几）

def accuracy(output, target, topk=(1,)):
    """Computes the precision@k for the specified values of k"""
    maxk = max(topk)
    batch_size = target.size(0)

    _, pred = output.topk(maxk, 1, True, True)  # 返回最大的k个结果（按最大到小排序）
    pred = pred.t()  # 转置
    correct = pred.eq(target.view(1, -1).expand_as(pred))

    res = []
    for k in topk:
        correct_k = correct[:k].view(-1).float().sum(0, keepdim=True)
        res.append(correct_k.mul_(100.0 / batch_size))
    return res

计算代码的使用：
改代码中计算了top1和top5

def validate(val_loader, model, criterion):
    batch_time = AverageMeter()
    losses = AverageMeter()
    top1 = AverageMeter()
    top5 = AverageMeter()

    # switch to evaluate mode
    model.eval()
    
    for i, (input, target) in enumerate(val_loader):
        target = target.cuda(async=True)
        input_var = torch.autograd.Variable(input, volatile=True)
        target_var = torch.autograd.Variable(target, volatile=True)

        # compute output
        output = model(input_var)
        loss = criterion(output, target_var)

        # measure accuracy and record loss
        prec1, prec5 = accuracy(output.data, target, topk=(1, 5))
        losses.update(loss.data[0], input.size(0))
        top1.update(prec1[0], input.size(0))
        top5.update(prec5[0], input.size(0))

    return top1.mean()

2 在每次迭代中计算混淆矩阵，然后求top1（即为准确率）

！！！需要注意，我们平时说的top1就是准确率

def val(model, dataloader):
    '''
    计算模型在验证集上的准确率等信息，用以辅助训练
    '''

    opt = DefaultConfig()
    # 把模型设为验证模式
    model.eval()

    confusion_matrix = meter.ConfusionMeter(opt.num_of_class)
    for ii, data in enumerate(dataloader):
        input, label = data
        val_input = Variable(input, volatile=True)
        val_label = Variable(label.long(), volatile=True)
        if opt.use_gpu:
            val_input = val_input.cuda()
            val_label = val_label.cuda()
        score = model(val_input)
        confusion_matrix.add(score.data.squeeze(), label.long())

    # 把模型恢复为训练模式
    model.train()


    cm_value = confusion_matrix.value()
    accuracy = 0
    for i in range(opt.num_of_class):
        accuracy += 100. * cm_value[i][i] / (cm_value.sum())
    return confusion_matrix, accuracy