一、說明
????????數(shù)據(jù)科學(xué)家選擇目標(biāo)變量后 - 例如他們希望預(yù)測(cè)電子表格中的“列”，并完成了轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和構(gòu)建模型的先決條件，最后步驟之一是評(píng)估模型的性能。
二、混淆矩陣的模型
2.1 混淆矩陣
????????選擇性能指標(biāo)通常取決于要解決的業(yè)務(wù)問題。假設(shè)您的數(shù)據(jù)集中有 100 個(gè)示例，并且您已將每個(gè)示例輸入模型并收到分類。預(yù)測(cè)與實(shí)際分類可以在稱為混淆矩陣的表中繪制。0
| Negative (predicted) | Positive (predicted) | |
|---|---|---|
| Negative (actual) | 98 | 0 |
| Positive (actual) | 1 | 1 |
????????上表描述了負(fù)輸出與正輸出。這兩個(gè)結(jié)果是每個(gè)示例的“類”。由于只有兩個(gè)類，因此用于生成混淆矩陣的模型可以描述為二元分類器。 （二元分類器的示例：垃圾郵件檢測(cè)。所有電子郵件都是垃圾郵件或不是垃圾郵件，就像所有食物都是熱狗或不是熱狗一樣。）文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-528920.html
????????為了更好地解釋該表，您還可以按照真陽(yáng)性、真陰性、假陽(yáng)性和假陰性來(lái)查看它。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-528920.html
| Negative (predicted) | Positive (predicted) | |
|---|---|---|
| Negative (actual) | true negative | false positive |
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