描述一个混矩阵是什么
混矩阵,也称为错误矩阵,是通过比较预测值与实际值来评估分类模型的性能的一张表.它是模型的准确度的视觉表示,显示每个类的正确和错误预测的数量.矩阵通常是一个正方形表,实际值表示在一个轴上,预测值在另一个轴上.行代表实际类,列代表预测类.在二进制分类问题中,混矩阵有四个值:真正 (TP),真负 (TN),虚正 (FP) 和虚负 (FN). - TP:正确预测为正面的例子数. - TN:正确预测为负面的例子数. - FP: 提供了正确的预测值,另一个值为预测的预测值. - 对于对某个类的分类,它可以作为一个强大的工具,但实际上是可用的,因为它提供了一些具体的分析,如: n1的分类模型, n1的分类模型, n1的分类模型,但实际上是可用于测量,测量,测量,测量等.