弄清楚机器学习中的评价指标：混淆矩阵、Acuracy、Precision、Recall、F1-Score、ROC、AUC
1、混淆矩阵 在机器学习领域，特别是统计分类问题，混淆矩阵，也称为偏差矩阵，是一种特定的表格布局，容许可视化算法的性能，一般是监督学习的算法（在无监督学习一般称为匹配矩阵）。 矩阵的每一行表明预测类中的实例，而每列表明实际类中的实例（反之亦然,Tensorflow和scikit-learn采用另外一方式表示）。“混淆”一词源于这样一个事实：它能够很容易地看出系统是否混淆了两个类（即一般将一个类错误
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