混淆矩阵ValueError:分类指标不能处理二元和连续目标的混合

混淆矩阵（Confusion Matrix）是在机器学习和统计学中常用的评估分类模型性能的工具。它用于可视化分类模型的预测结果与真实结果之间的差异，并且可以帮助我们判断模型的准确性、召回率、精确率和F1值等指标。

混淆矩阵是一个二维矩阵，其中行表示真实类别，列表示预测类别。在二分类问题中，混淆矩阵的形式如下：

         预测正类  预测负类
真实正类   TP        FN
真实负类   FP        TN

在上面的矩阵中，TP（True Positive）表示真实为正类且被模型正确预测为正类的样本数量；FN（False Negative）表示真实为正类但被模型错误地预测为负类的样本数量；FP（False Positive）表示真实为负类但被模型错误地预测为正类的样本数量；TN（True Negative）表示真实为负类且被模型正确预测为负类的样本数量。

混淆矩阵的分类指标包括以下内容：

准确率（Accuracy）：表示模型预测正确的样本占总样本的比例，计算公式为 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。
召回率（Recall）：也称为灵敏度、真阳性率，表示真实为正类的样本被模型正确预测为正类的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。
精确率（Precision）：也称为查准率，表示模型预测为正类的样本中真实为正类的比例，计算公式为 TP / (TP + FP)。
F1值（F1 Score）：综合考虑了精确率和召回率，是一个综合评价指标，计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

混淆矩阵在机器学习中广泛应用，特别是在二分类问题中，可以帮助我们评估和优化模型的性能。在实际应用中，根据具体的业务场景和需求，我们可以根据混淆矩阵的分类指标选择适合的模型，并对模型进行调整和改进。

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