Understanding Confusion Matrix

时间 2021-01-05

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当我们获得数据时，在数据清理，预处理和争论之后，我们要做的第一步是将其提供给一个出色的模型，当然，还要获得概率输出。但坚持下去！我们如何能够衡量模型的有效性。更好的效果，更好的性能，这正是我们想要的。而这正是混乱矩阵引人注目的地方。混淆矩阵是机器学习分类的性能测量。这个博客旨在回答以下问题： 1，混淆矩阵是什么以及为什么需要它？ 2，如何计算2类分类问题的混淆矩阵？今天，让我们一劳永

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