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尝试生成混淆矩阵时出错

混淆矩阵(Confusion Matrix)是在机器学习领域中用于评估分类模型性能的一种常见工具。它是一个二维矩阵,用于展示模型在不同类别上的分类结果。

混淆矩阵的四个基本术语如下:

  • 真正例(True Positive,TP):模型正确地将正例(Positive)样本分类为正例。
  • 假正例(False Positive,FP):模型错误地将负例(Negative)样本分类为正例。
  • 假反例(False Negative,FN):模型错误地将正例样本分类为负例。
  • 真反例(True Negative,TN):模型正确地将负例样本分类为负例。

混淆矩阵的示例:

代码语言:txt
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              预测正例    预测负例
真实正例    TP           FN
真实负例    FP           TN

混淆矩阵可以帮助我们计算出一些重要的分类指标,如准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和 F1 值等。

  • 准确率:分类正确的样本数占总样本数的比例,计算公式为 (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)。
  • 精确率:在所有预测为正例的样本中,真正例的比例,计算公式为 TP / (TP + FP)。
  • 召回率:在所有真实正例的样本中,被正确预测为正例的比例,计算公式为 TP / (TP + FN)。
  • F1 值:综合考虑精确率和召回率的指标,计算公式为 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。

混淆矩阵在分类模型评估中起到了至关重要的作用,可以帮助我们了解模型在不同类别上的分类表现,从而进行模型的优化和改进。

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