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混淆矩阵分析与评估指标
资料介绍
一、混淆矩阵的定义与基本概念
混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中用于评估分类模型性能的常用工具，尤其适用于监督学习中的分类任务。它通过将模型的预测结果与实际标签进行交叉统计，以矩阵形式直观展示模型在不同类别上的分类效果。混淆矩阵的行代表实际类别，列代表预测类别，矩阵中的每个元素表示对应类别的样本数量。
以二分类问题为例，混淆矩阵通常为2×2矩阵，包含以下四个核心指标：
· 真正例（True Positive, TP）：实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数。
· 假正例（False Positive, FP）：实际为负类但被模型错误预测为正类的样本数（Type I Error）。
· 假负例（False Negative, FN）：实际为正类但被模型错误预测为负类的样本数（Type II Error）。
· 真负例（True Negative, TN）：实际为负类且被模型正确预测为负类的样本数。
对于多分类问题（如n类），混淆矩阵为n×n矩阵，其中元素C[i][j]表示实际类别为i、预测类别为j的样本数量。对角线元素（i=j）代表正确分类的样本，非对角线元素代表错误分类的样本。
二、混淆矩阵的构建方法
（一）数据准备
构建混淆矩阵需具备两个关键数据：模型的预测标签（y_pred）和样本的实际标签（y_true）。两者需为同维度的向量，且标签需为离散的类别值（如整数、字符串等）。
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