混淆矩阵是一种用于衡量分类模型性能的矩阵。它将模型的预测结果与真实标签进行比较,并计算出分类的准确性。混淆矩阵由四个不同的分类结果组成:真阳性(True Positive,TP)、假阳性(False Positive,FP)、真阴性(True Negative,TN)和假阴性(False Negative,FN)。
混淆矩阵可以帮助我们计算出多个分类指标,比如准确率、召回率、精确度和F1分数等。这些指标可以帮助我们评估分类模型的性能和效果。
混淆矩阵在许多领域都有广泛的应用,比如机器学习、数据挖掘、图像处理等。它可以用于评估二分类和多分类模型的性能,并帮助我们了解模型在不同类别上的预测情况。
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