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：

              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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