不平衡数据集混淆矩阵

在处理不平衡数据集时，可以使用混淆矩阵来评估分类模型的性能。混淆矩阵是一个2x2的矩阵，用于统计模型在预测中的真阳性（True Positive，TP）、假阳性（False Positive，FP）、真阴性（True Negative，TN）和假阴性（False Negative，FN）的数量。其中，真阳性表示正样本被正确地分类为正样本的数量，假阳性表示负样本被错误地分类为正样本的数量，真阴性表示负样本被正确地分类为负样本的数量，假阴性表示正样本被错误地分类为负样本的数量。

根据引用中的示例，假设有一个二分类模型，真实标签为y，预测标签为y_pred，可以使用混淆矩阵函数confusion_matrix来计算混淆矩阵。对于给定的真实标签和预测标签，可以得到如下的混淆矩阵：

[[TN FP]
[FN TP]]

其中，TN表示真阴性，FP表示假阳性，FN表示假阴性，TP表示真阳性。

因此，不平衡数据集的混淆矩阵可以通过计算混淆矩阵函数得到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [不均衡数据处理方法](https://blog.csdn.net/csdn_lzw/article/details/80159238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [不平衡数据的处理](https://blog.csdn.net/qq_40764503/article/details/105197633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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