很多時候我們有多個二分類混淆矩陣，例如進行多次訓練/測試，每次得到乙個混淆矩陣；或是在多個資料集上進行訓練/測試，希望估計演算法的「全域性」效能；甚或是執行多分類任務，每兩兩類別的組合都對應乙個混淆矩陣。總之，我們希望在n個二分類混淆矩陣上綜合考察查準率和查全率。
二分類的分類結果混淆矩陣
真實情況/**結果
正例
反例正例
tp（真正例）
fn（假反例） 反例
fp（假正例）
tn（真反例）
多分類分類結果的混淆矩陣
做法：先在各混淆矩陣上分別計算出查準率和查全率，再計算平均值
做法：先將各混淆矩陣的對應元素進行平均，得到tp,fp,tn,fn的平均值，再基於這些平均值計算查全率和查準率
很多時候我們有多個二分類混淆矩陣，例如進行多次訓練/測試，每次得到乙個混淆矩陣；或是在多個資料集上進行訓練/測試，希望估計演算法的「全域性」效能；甚或是執行多分類任務，每兩兩類別的組合都對應乙個混淆矩陣。總之，我們希望在n個二分類混淆矩陣上綜合考察查準率和查全率。
二分類的分類結果混淆矩陣
真實情況/**結果
正例
反例正例
tp（真正例）
fn（假反例） 反例
fp（假正例）
tn（真反例）
多分類分類結果的混淆矩陣
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