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混淆矩阵（confusion matrix）是什么？
混淆矩阵是在机器学习中用于评估分类模型性能的矩阵。
它列出了数据分类的实际情况和模型预测情况之间的交叉项，具体包括真阳性（True Positive，TP）、假阳性（False Positive，FP）、真阴性（True Negative，TN）和假阴性（False Negative，FN）。这些指标可以用来计算模型的准确率、召回率、精确率等性能评估指标。
作用： 1. 评估模型的分类性能：混淆矩阵提供了一个全面的方法来评估模型的分类能力。它不仅允许我们计算总体准确率，还允许我们准确识别模型在不同类别上的性能差异。 2. 识别模型的不足之处：混淆矩阵可以帮助我们更好地理解分类器在每个类别上所犯的错误类型，从而使我们更好地了解模型的不足之处，以便进一步对模型进行调整。 举例说明： 假设我们有一个二元分类模型来判断一封电子邮件是不是垃圾邮件。
我们使用混淆矩阵来评估模型的性能，
如下所示： | ————– | 实际值: 非垃圾邮件 | 实际值: 垃圾邮件 | | 预测值: 非垃圾邮件 | 90(TN) | 10(FP) | | 预测值: 垃圾邮件 | 5(FN) | 95(TP) |
从这个混淆矩阵中，我们可以计算出模型的准确率为（90+95）/200=0.925，召回率为95/100=0.95，精确率为95/105=0.905。我们还可以看到，模型在将非垃圾邮件判定为垃圾邮件时容易出错，因为有10个假阳性案例。
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