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機器學習:混淆矩陣的簡單概述!
2020-05-11
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混淆矩陣(Confusion Matrix),也成為誤差矩陣,是用n行n列矩陣形式來表示的表,這張表通過對比已知分類結果的測試數據的預測值和真實值表來描述衡量分類器的性能。


在二分類的情況下,混淆矩陣是展示預測值和真實值四種不同結果組合的表,多分類問題的混淆矩陣可以幫助你確認錯誤模式。


在人工智能中,混淆矩陣是可視化工具,特別用于監督學習,在無監督學習一般叫做匹配矩陣。在圖像精度評價中,主要用于比較分類結果和實際測得值,可以把分類結果的精度顯示在一個混淆矩陣里面。


混淆矩陣是通過將每個實測像元的位置和分類與分類圖像中的相應位置和分類相比較計算的,是數據科學、數據分析和機器學習中總結分類模型預測結果的情形分析表,以矩陣形式將數據集中的記錄按照真實的類別與分類模型作出的分類判斷兩個標準進行匯總。

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