将标准化混淆矩阵限制为2个小数点

标准化混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它将实际类别与模型预测结果进行比较，以计算出各类别的准确率、召回率和F1值等指标。将标准化混淆矩阵限制为2个小数点是指在计算这些指标时，将结果保留两位小数。

标准化混淆矩阵是一个N×N的矩阵，其中N表示类别的数量。每一行代表实际类别，每一列代表预测类别。矩阵中的每个元素表示实际类别与预测类别的样本数量。

标准化混淆矩阵的计算步骤如下：

统计每个类别的实际样本数量和预测样本数量，得到总体样本数量。
计算每个类别的准确率，即预测正确的样本数量除以预测样本数量。
计算每个类别的召回率，即预测正确的样本数量除以实际样本数量。
计算每个类别的F1值，即准确率和召回率的调和平均数。
将准确率、召回率和F1值保留两位小数。

标准化混淆矩阵的优势在于可以直观地展示分类模型在各个类别上的性能表现，帮助我们了解模型的分类能力和偏差。通过分析混淆矩阵，我们可以确定模型在哪些类别上表现较好或较差，从而针对性地进行模型改进和优化。

标准化混淆矩阵在各种领域的应用场景广泛，包括自然语言处理、图像识别、声音识别、金融风控等。在自然语言处理中，可以使用标准化混淆矩阵评估文本分类模型的性能；在图像识别中，可以使用标准化混淆矩阵评估图像分类模型的性能。

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