获取混淆矩阵的误报和误报相关数据集？

【问题标题】：Getting False positives and False negatives relevant datasets of confusion matrix?获取混淆矩阵的误报和误报相关数据集？
【发布时间】：2021-12-12 00:09:33
【问题描述】：

我在我的文本数据上运行了random classifier，并使用以下代码计算了一个混淆矩阵

#Plot the confusion matrix
plot_confusion_matrix(y_test, y_pred, normalize=False,figsize=(15,8))

上图是我的混淆矩阵的样子。现在，我想看看一些属于假阳性和假阴性的数据集？简而言之，我想查看分类器错误标记的数据。我怎样才能做到这一点？提前致谢

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe confusion-matrix

【解决方案1】：

假设您有一些对象x_test，您可以过滤预测和真实标签彼此不同的行。

# Visualize observations that were incorrectly labeled
x_test[y_test != y_pred]

【讨论】：

它不起作用。 IndexingError：作为索引器提供的不可对齐的布尔系列（布尔系列的索引和索引对象的索引不匹配）。
X_test 是从哪里来的？我很难说，因为你只提到了y_test 和y_pred。我更新了答案，希望现在可以使用。
哦，这行不通，因为df 的行数比x_test 多。我编辑了答案。你能再试一次吗？
假阴性怎么办？我认为这是误报，对吧？
没有。两者兼有——如果y_pred 不等于y_test，那么它包括模型预测为 1 且实际为 0 以及预测为 0 而实际为 1 的情况。