混淆矩阵和t-SNE的优点
时间: 2024-05-15 09:11:08 浏览: 11
混淆矩阵是一种用于衡量分类模型性能的矩阵,它将模型预测的结果与真实标签进行对比,得出不同类别的正确和错误分类数目。混淆矩阵的主要优点是可以直观地反映模型分类性能,并可以基于混淆矩阵计算出多个评价指标,如准确率、召回率、F1值等。
t-SNE是一种用于高维数据降维的算法,它可以将高维数据映射到二维或三维空间,从而方便数据可视化。t-SNE的主要优点是可以保留高维数据中的局部结构和相似性信息,并且对于不同尺度的数据都有较好的效果。
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