從混淆矩陣看各種度量

前言 機器學習中各種度量很容易搞暈學習者的頭腦。但是如果把他們和混淆矩陣一起來看的話，會容易理解很多。 我也是經常接觸，所以有一些自己的感悟，記錄下來。 混淆矩陣（confusion matrix） 我理解上的混淆矩陣就是一個分類器對於正反例（假設是二分類，多分類也類似）的混淆程度。 我有見過兩種不同混淆矩陣，主要區別是對於真實的類別和猜測的類別的位置互換。其實本質上沒有大區別的，看每一個人的習慣

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