Confusion matrix và normalize theo lớp thật
Biết đọc đúng hàng thật/cột dự đoán và normalize theo hàng.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: classification metrics, matrix rows/columns.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Biết đọc đúng hàng thật/cột dự đoán và normalize theo hàng.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 356 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện sklearn.metrics.confusion_matrix(normalize='true') trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Tạo confusion matrix với labels đầy đủ, ma trận raw và normalized_true bằng scikit-learn.
def confusion_matrix_report(y_true, y_pred):Input
Hai vector y_true/y_pred có thể xuất hiện class mới trong prediction.
Output
Dictionary labels, raw và normalized_true.
Ràng buộc
Hàng là lớp thật, cột là lớp dự đoán; normalized_true chuẩn hóa theo từng hàng.
Ví dụ
Giải thích
Mỗi hàng normalized_true cộng bằng 1 nếu lớp đó có mẫu thật.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.