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混淆矩阵不会显示NN之后的所有输出

混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具,用于分析分类结果的准确性。它以实际类别和预测类别之间的对应关系为基础,将分类结果可视化并计算相关指标。

具体来说,混淆矩阵是一个二维矩阵,行表示真实类别,列表示预测类别。在二分类问题中,混淆矩阵的形式如下:

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              预测类别
            正例    反例
真实类别 正例   TP      FN
        反例   FP      TN

其中,TP (True Positive) 表示真正例,即将正例正确地预测为正例的数量;FN (False Negative) 表示假反例,即将正例错误地预测为反例的数量;FP (False Positive) 表示假正例,即将反例错误地预测为正例的数量;TN (True Negative) 表示真反例,即将反例正确地预测为反例的数量。

混淆矩阵可用于计算多个分类指标,如准确率、召回率、精确率、F1 分数等。以下是一些常用的分类指标及其定义:

  • 准确率 (Accuracy):分类正确的样本占总样本数的比例,计算公式为 (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN)。
  • 召回率 (Recall):被正确预测为正例的正例样本占所有正例样本的比例,计算公式为 TP / (TP + FN)。
  • 精确率 (Precision):被正确预测为正例的正例样本占所有被预测为正例样本的比例,计算公式为 TP / (TP + FP)。
  • F1 分数 (F1 Score):综合考虑精确率和召回率的指标,计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

混淆矩阵在实际应用中具有广泛的应用场景,例如文本分类、图像识别、垃圾邮件过滤等。它可以帮助开发者评估模型在不同类别上的表现,进而调整和改进分类算法。

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