Understanding Confusion Matrix

當我們獲得數據時，在數據清理，預處理和爭論之後，我們要做的第一步是將其提供給一個出色的模型，當然，還要獲得概率輸出。 但堅持下去！ 我們如何能夠衡量模型的有效性。 更好的效果，更好的性能，這正是我們想要的。 而這正是混亂矩陣引人注目的地方。 混淆矩陣是機器學習分類的性能測量。 這個博客旨在回答以下問題： 1，混淆矩陣是什麼以及爲什麼需要它？ 2，如何計算2類分類問題的混淆矩陣？ 今天，讓我們一勞永

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