机器学习概念笔记（1）——混淆矩阵、Precision、Recall、F-score
进入机器学习，必定会进行建模，对这些模型性能进行度量，便引入很多性能指标进行衡量，根据其性能指标，逐渐优化我们的模型。 1、混淆矩阵 混淆矩阵我们也称为误差矩阵，利用N×N的矩阵进行进度评价。 TP(True Positive): 实际为正样本，预测也为正样本，预测正确。（真阳性） FN(False Negative):实际为正样本，预测为负样本，预测错误。（假阴性） FP(False Posit
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