使用Python的utils.metrics模块：如何计算正负样本比例

在Python中，可以使用utils.metrics模块中的confusion_matrix函数来计算正负样本的比例。

首先，你需要安装所需的库。打开终端或命令提示符，并使用以下命令安装scikit-learn库：

pip install scikit-learn

接下来，我们将使用以下示例数据来计算正负样本比例。

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 真实标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1]

# 预测标签
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

输出结果如下：

[[4 2]
 [2 2]]

混淆矩阵的意思是：共有4个真实标签为0且预测也为0的样本，2个真实标签为0但预测为1的样本，2个真实标签为1但预测为0的样本，以及2个真实标签为1且预测也为1的样本。

要计算正负样本的比例，我们可以将混淆矩阵的结果作为输入，并按照以下方式计算：

# 获取真正例数
tp = cm[1][1]

# 获取假正例数
fp = cm[0][1]

# 获取假负例数
fn = cm[1][0]

# 获取真负例数
tn = cm[0][0]

# 计算正样本比例
positive_ratio = tp / (tp + fp)

# 计算负样本比例
negative_ratio = tn / (tn + fn)

print("Positive ratio:", positive_ratio)
print("Negative ratio:", negative_ratio)

输出结果如下：

Positive ratio: 0.5
Negative ratio: 0.6666666666666666

这样，你就可以使用utils.metrics模块中的函数来计算正负样本的比例了。请根据你的具体需求调整相关参数，并使用相应的数据进行计算。