1.混淆矩陣是機器學習中總結分類模型**結果的情形分析表，以矩陣形式將資料集中的記錄按照真實的類別與分類模型**的類別判斷兩個標準進行彙總
2.分類評估指標中定義的一些符號含義:
tp(true positive) ：將正類**為正類數,真實為0,**為0
fn(false negative)：將正類**為負類數,真實為0,**為1
fp(false positive) ：將負類**為正類數,真實為1,**為0
tn(true negative) ：將負類**為負類數,真實為1,**為1
3.矩陣表現形式:
(注:矩陣的行表示真實值,列表示**值)
二分類:
混淆矩陣
**值0
1真實值0a
b1cd
於是有: tp = a; fn = b; fp = c; tn = d.
$precision$=$\frac$=$\frac$,
$recall$=$\frac$=$\frac$,
$accuracy$=$\frac$=$\frac$,
$f1$=$2*\frac $
混淆矩陣（confusion matrix）
乙個完美的分類模型是，將實際上是good的例項 成good，將bad的例項 稱bad。對於實際應用中的分類模型，可能 錯誤例項型別，因此我們需要知道到底 對了多少例項，錯了多少例項。混淆矩陣就是將這些資訊放在乙個表中，便於直觀的觀測和分析。在分類問題中，的情形存在如下四種 1.good good t...
混淆矩陣 Confusion Matrix
混淆矩陣是除了roc曲線和auc之外的另乙個判斷分類好壞程度的方法。以下有幾個概念需要先說明 tp true positive 真實為0，也為0 fn false negative 真實為0，為1 fp false positive 真實為1，為0 tn true negative 真實為1，也為1...
初學混淆矩陣
在中，混淆矩陣 confusion matrix 是視覺化工具，一般也叫做匹配矩陣。混淆矩陣的每一列代表了 類別，每一行代表了資料的真實歸屬類別，每一列的總數表示 為該類別的資料的數目 即通過演算法被分為該類的數目 每一行的資料總數表示該類別的資料例項的數目 如下表，第一行第一列中的43表示有43個...