confusion_matrix说明什么
时间: 2023-09-21 22:09:08 浏览: 43
引用\[2\]中提到,混淆矩阵是一种可视化工具,用于比较分类结果和实际测得值。它可以将分类结果的精度显示在一个矩阵中。混淆矩阵通常用于监督学习中,特别是在机器学习领域。它可以帮助我们了解分类器在不同类别上的表现,以及哪些类别容易被混淆。在混淆矩阵中,每一行代表实际类别,每一列代表预测类别。矩阵的对角线上的元素表示分类正确的样本数,而非对角线上的元素表示分类错误的样本数。通过观察混淆矩阵,我们可以得出哪些类别更容易被混淆。在引用\[1\]的例子中,混淆矩阵显示了四个类别之间的预测结果,可以看出第四类和第三类之间容易混淆,因为有122个样本被错误地预测为第三类。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [sklearn(十一)计算混淆矩阵:confusion_matrix和multilabel_confusion_matrix](https://blog.csdn.net/pearl8899/article/details/115730187)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[机器学习笔记] 混淆矩阵(Confusion Matrix)](https://blog.csdn.net/seagal890/article/details/105059498)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]