混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种常用的评估分类模型性能的工具,它以表格的形式展示了模型预测结果与真实标签之间的对应关系。混淆矩阵可以帮助我们直观地了解模型在不同类别上的预测准确性和错误情况。
混淆矩阵通常是一个N×N的矩阵,其中N表示类别的数量。对于二分类问题,混淆矩阵包含四个元素:真正例(True Positive, TP)、真反例(True Negative, TN)、假正例(False Positive, FP)和假反例(False Negative, FN)。具体定义如下:
混淆矩阵的分类报告(classification report)是基于混淆矩阵计算出的一种评估分类模型性能的指标报告。它通常包含以下几个指标:
混淆矩阵和分类报告可以帮助我们全面评估模型在各个类别上的性能,并且可以根据具体的需求选择合适的评估指标进行模型选择和调优。
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