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什麼是混淆矩陣

混淆矩陣(Confusion Matrix)是一種用於評估分類模型性能的表格形式,它展示了模型在不同類別上的預測結果與實際標籤之間的對應關係。

機器學習統計學模式識別等領域,混淆矩陣被廣泛用於評估分類模型的準確性、召回率精確率等指標。混淆矩陣通常是一箇N×N的矩陣,其中N代表類別的數量。在二元分類問題中,N等於2;對於多類別分類問題,矩陣的每個單元格表示模型對某一特定類別的預測結果,包括真正例(實際爲正且預測爲正)、假正例(實際爲負但預測爲正)、真負例(實際爲負且預測爲負)和假負例(實際爲正但預測爲負)的數量。通過混淆矩陣,可以直觀地看到模型在各個類別上的表現,以及總體上的錯誤模式,例如,某個模型可能會錯誤地將某些類別的樣本歸爲其他類別。