Confusion Matrix（混淆矩阵）

偏执的太偏执、 2022-03-01 18:26 300阅读 0赞

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p6bGRt_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**True Positive:**

Interpretation: You predicted positive and it’s true.

**True Negative:**

Interpretation: You predicted negative and it’s true.

**False Positive: (Type 1 Error)**

Interpretation: You predicted positive and it’s false.

**False Negative: (Type 2 Error)**

Interpretation: You predicted negative and it’s false.

**Just Remember, We describe predicted values as Positive and Negative and actual values as True and False.**

![在这里插入图片描述][20190323111955367.png]  
Recall:Out of all the positive classes, how much we predicted correctly. It should be high as possible.  
![在这里插入图片描述][20190323112105743.png]  
Precision:Out of all the classes, how much we predicted correctly. It should be high as possible.  
![在这里插入图片描述][20190323112112797.png]  
F-measure:越大越好  
![在这里插入图片描述][20190323112126598.png]  
[来源][Link 1]

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[Link 1]: https://towardsdatascience.com/understanding-confusion-matrix-a9ad42dcfd62

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