混淆矩阵预测标签

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）。

• 真阳性（True Positive，TP）是指模型正确预测为正类的样本数量。
• 假阳性（False Positive，FP）是指模型错误地预测为正类的样本数量。
• 真阴性（True Negative，TN）是指模型正确预测为负类的样本数量。
• 假阴性（False Negative，FN）是指模型错误地预测为负类的样本数量。

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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参考链接：

• 混淆矩阵：https://cloud.tencent.com/document/product/845/19473
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