本文将介绍2分类混淆矩阵的计算过程。 我们需要明确混淆矩阵的定义。对于一个二分类模型,混淆矩阵是一个2×2的矩阵,用于记录模型的预测结果与真实标签之间的四种情况,分别是真正例(True Positive,简称TP)、假正例(False Positive,简称FP)、真反例(True Negative,简称TN)和假反例(False Negative,简称FN)。下面我们将...
精确率（Precision）与召回率（Recall）是分类任务中的常用指标，首先需要知道混淆矩阵。
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章,第1.4.2节,作者是兜哥。 1.4.2 混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)是一个将分类问题按照真实情况与判别情况两个维度进行归类的矩阵,在二分类问题中,可以用一个2×2的矩阵表示。如图1-32所示,TP表示实际为真预测为真,TN表示实际为假预...
混淆矩阵:对于二分类问题来说,所有的问题被分为0和1两类,混淆矩阵是2*2的矩阵...是:分母为所有预测为1的个数,分子是其中预测对了的个数,即预测值为1,且预测对了的比例。为什么管它叫精准率呢?在有偏的数据中,我们通常更关注值为1的特征,比如“患病”,比如...
我们没有填充的方块称为混淆矩阵。 混淆矩阵中的每个单元格都会告诉我们一件有关模型表现的事情。 这些是真正 (TN),假正 (FN),假负 (FP) 和真负 (TP)。 让我们用实际的值来替换这些缩写词,逐一进行解释。 蓝绿色的方块表示模型的预测是正确的,橘色的方块表示模型的预测是错误的。
混淆矩阵是一个二维矩阵,用于描述分类模型的预测结果与真实结果之间的关系。在二分类问题中,混淆矩阵通常由四个元素组成,分别是真正例(True Positive,TP)、假正例(False Positive,FP)、真反例(True Negative,TN)和假反例(False Negative,FN)。其中,真正例表示模型正确地将正例预测为正例的数量,假正例表示模型错误...
异常检测是对罕见的观测数据进行识别，这些观测数据具有与其他数据点截然不同的极值。这类的数据被称为...
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