(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix + )是什么意思

这个表达式是计算二分类模型的准确率（accuracy）的公式。

Confusion_matrix 是一个 2x2 的混淆矩阵（Confusion Matrix），其中第一行表示实际为负例的样本数量，第二行表示实际为正例的样本数量；第一列表示模型预测为负例的样本数量，第二列表示模型预测为正例的样本数量。

[1,1] 表示混淆矩阵中正确预测为负例的样本数量，[2,2] 表示正确预测为正例的样本数量。sum(Confusion_matrix) 表示混淆矩阵中所有样本的数量，也就是样本总数。

那么，(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix) 就是计算模型准确率的公式，即正确预测的样本数除以总样本数。

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Confusion_matrix<-table(result$type,result$a_type) Confusion_matrix (Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)是什么意思

这段代码是在计算分类模型的准确率（accuracy），其中`result$type`是模型预测的分类结果，`result$a_type`是实际的分类结果。`table(result$type,result$a_type)`返回了一个混淆矩阵（confusion matrix），它展示了模型分类的结果与实际分类结果之间的交叉情况。

`Confusion_matrix[1,1]`表示模型预测为第一类且实际也为第一类的数量，`Confusion_matrix[2,2]`表示模型预测为第二类且实际也为第二类的数量。`(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)`计算了模型的准确率，即模型正确预测的样本数与总样本数的比值。其中`sum(Confusion_matrix)`计算了总样本数，即混淆矩阵中所有元素的和。

(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)是什么意思

这段代码是在 R 语言中计算分类模型的准确率（accuracy）。其中`Confusion_matrix[1,1]`表示模型预测为第一类且实际也为第一类的数量，`Confusion_matrix[2,2]`表示模型预测为第二类且实际也为第二类的数量，这两个数字的和表示模型正确分类的样本数量。`sum(Confusion_matrix)`计算了总样本数，即混淆矩阵中所有元素的和，它表示模型总共分类的样本数量。

`(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)`将模型正确分类的样本数量除以总样本数量，得到模型分类的准确率。这个值越高，表示模型的分类效果越好。但需要注意的是，准确率并不能完全反映模型的性能，有时候需要结合其它指标来综合评估模型的表现。