混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法,通过混淆矩阵我们可以很清楚的看出每一类样本的识别正误情况。 混淆矩阵比模型的精度的评价指标更能够详细地反映出模型的”好坏”。模型的精度指标,在正负样本数量不均衡的情况下,会出现容易误导的结果。 基本概念 【1】True Positive 真正类(TP),样本的...
二分类混淆矩阵 上图这张2x2大小的矩阵就是一个最简单的二分类混淆矩阵,只区分0或1。它的行代表真实的类别,列代表预测的类别。以第一行为例,真正的类别标签是0,从列方向的预测标签来看,有8个实例被预测为了0,有2个实例被预测为了1。也就是说,在这10个真实标签为0实例中00分享举报您可能感兴趣的内容广告 ...
混淆矩阵包括四个部分:真阳性(TP)、假阳性(FP)、真阴性(TN)和假阴性(FN)。 在某些情况下,混淆矩阵可以用热力图的形式来表示。在这种情况下,热力图的颜色深浅表示混淆矩阵中每个格子的数值大小,这有助于直观地展示分类模型的性能,特别是在处理多类分类问题时。但要注意,虽然混淆矩阵可以以热力图形式呈现,热力图...
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