confusion matrix的意思|示意
含混矩阵
confusion matrix的用法详解
Confusion matrix（混淆矩阵），是一种常用的机器学习中评估模型预测准确率的方法，它可以评估二元分类模型（binary classifier）对数据集中的真实样本的分类准确度。
混淆矩阵是一种表格形式，可以清晰地看到结果。它是一个矩形矩阵，通常是2×2形状。它通常由四个值组成：真正（true positive），伪正（false positive），真负（true negative）和伪负（false negative）。真正是模型将正确样本预测为正类的样本总数；伪正是模型将错误样本预测为正类的样本总数；真负是模型将正确样本预测为负类的样本总数；伪负是模型将错误样本预测为负类的样本总数。混淆矩阵可以很容易地给出模型在识别真实样本时的准确率，这也可以帮助我们找出模型识别的缺陷。
混淆矩阵可以与其他评估指标（比如精度、召回率、F1得分等）相结合来评估模型的性能，从而使用混淆矩阵更好地评估模型的准确率。因此，混淆矩阵是一种有用的技术，可以帮助机器学习研究人员了解模型性能，并改进模型，以提高建模性能。
confusion matrix相关短语
1、 confusion-matrix 混淆矩阵
2、 chinese confusion matrix 汉字混淆矩阵
3、 odorant confusion matrix 气味混乱基质
4、 classification confusion matrix 分类混淆矩阵
confusion matrix相关例句
The output from such a test in Mahout is a data structure called a confusion matrix.
这种测试在 Mahout 中输出的数据结构是混合矩阵。
Then a measurement of this relationship has been proposed by utilizing the confusion matrix.
进而提出了基于混淆矩阵度量模式间混淆关系的方法。
Finally, in the "Confusion Matrix," it shows you the number of false positives and false negatives.
最后，在“Confusion Matrix”中，显示了假正和假负的数量。