True Negatives: 30163 False Positives: 0 False Negatives: 4147 True Positives: 0 解释一下

这是一个二分类模型的混淆矩阵，其中：

- True Negatives (真负样本) 表示模型正确地将负样本判断为负样本的数量，即模型预测为负样本且实际上是负样本的数量。
- False Positives (假正样本) 表示模型错误地将负样本判断为正样本的数量，即模型预测为正样本但实际上是负样本的数量。
- False Negatives (假负样本) 表示模型错误地将正样本判断为负样本的数量，即模型预测为负样本但实际上是正样本的数量。
- True Positives (真正样本) 表示模型正确地将正样本判断为正样本的数量，即模型预测为正样本且实际上是正样本的数量。

在这个混淆矩阵中，模型预测的结果中只有负样本（0），因此 True Positives 和 False Positives 的数量都为 0。而模型正确地将负样本判断为负样本的数量（True Negatives）为 30163，模型错误地将正样本判断为负样本的数量（False Negatives）为 4147。

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def msfe(y_true, y_pred): fp = K.sum(K.cast(K.less(y_true, y_pred), 'float32')) tn = K.sum(K.cast(K.equal(y_true + y_pred, 0), 'float32')) fpe=fp / (fp + tn + K.epsilon()) # 计算真实标签中为正类的样本数 num_positives = K.sum(y_true) # 计算预测标签中为正类的样本数 num_predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1))) # 计算真实标签中为正类但被错误预测为负类的样本数 false_negatives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * (1 - y_pred), 0, 1))) # 计算 false negative error fne=false_negatives / (num_positives + K.epsilon()) return K.sum(K.square(fp / (fp + tn + K.epsilon()))+K.square(false_negatives / (num_positives + K.epsilon())))

这是一个用于计算均方误差的函数，其中y_true和y_pred分别表示真实值和预测值。函数中的K是Keras库中的一个模块，用于进行张量运算。具体来说，函数中的代码计算了预测值小于真实值的数量（fp）和真实值等于预测值为0的数量（tn），然后将fp除以fp、tn和一个极小值epsilon的和，得到了均方误差。

用中文解释This is a MATLAB function that takes in a confusion matrix and a boolean variable called 'verbatim'. The confusion matrix is a 3x3 matrix that is the output of the MATLAB function 'confusionmat'. The function then computes various statistics based on this confusion matrix and returns them in a struct called 'stats'. The statistics computed are true positives (tp), false positives (fp), false negatives (fn), and true negatives (tn). These statistics are calculated for each class in the confusion matrix. The function loops through each class and computes the corresponding statistics. The 'verbose' variable controls whether the generated table is output to the command window. If 'verbose' is set to 1, the table is output. Otherwise, it is not. Overall, this function is useful for evaluating the performance of a classification algorithm by analyzing the confusion matrix.

这是一个MATLAB函数，它接受一个混淆矩阵和一个名为'verbose'的布尔变量作为输入。混淆矩阵是一个3x3矩阵，是MATLAB函数'confusionmat'的输出。该函数基于混淆矩阵计算各种统计数据，并将它们返回到名为'stats'的结构体中。计算的统计数据包括真正例(tp)、假正例(fp)、假负例(fn)和真负例(tn)。这些统计数据是针对混淆矩阵中的每个类别计算的。函数通过循环遍历每个类别并计算相应的统计数据。'verbose'变量控制生成的表格是否输出到命令窗口。如果'verbose'设置为1，则输出表格，否则不输出。总的来说，这个函数通过分析混淆矩阵，有助于评估分类算法的性能。