混淆矩阵

资 源 简 介

混淆矩阵

详 情 说 明

混淆矩阵是机器学习中用于评估分类模型性能的重要工具。它通过二维表格的形式直观展示模型预测结果与真实标签的对比情况，特别适用于二分类和多分类问题。

一个标准的二分类混淆矩阵包含四个核心指标：真正例（TP）、假正例（FP）、真负例（TN）和假负例（FN）。这四个指标构成了后续计算精确率、召回率、F1分数等衍生指标的基础。

在实际应用中，混淆矩阵能帮助开发者快速识别模型的错误类型： 假正例（FP）反映误报情况，即模型将负类错误预测为正类 假负例（FN）反映漏报情况，即模型未能识别出真实的正类

对于多分类问题，混淆矩阵会扩展为N×N的矩阵，其中N表示类别数量。对角线上的数值表示正确分类的样本数，其他位置则显示各类别间的混淆情况。这种可视化方式特别有助于发现模型在特定类别上的识别弱点。