混淆矩阵、精确率、召回率、ROC曲线相关问题
1. 混淆矩阵 混淆矩阵是二分类问题的多维衡量指标体系，在样本不平衡时极其有用。在混淆矩阵中，我们将少数类认为是正例，多数类认为是负例。在决策树，随机森林这些普通的分类算法里，即是说少数类是1，多数类是0。在SVM里，就是说少数类是1，多数类是-1。普通的混淆矩阵，一般使用{0,1}来表示。 混淆矩阵中，永远是真实值在前，预测值在后。其实可以很容易看出，11和00的对角线就是全部预测正确的，01和
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